SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC minimax-pdf

Профессиональное решение для работы с PDF. Создавайте PDF из HTML с помощью Paged.js (научные статьи, отчеты, документы). Обрабатывайте существующие PDF с помощью Python (чтение, извлечение, объединение, разделение, заполнение форм). Поддерживает математические формулы KaTeX, диаграммы Mermaid, трехстрочные таблицы, цитаты и другие академические элементы. Также используйте этот навык, когда пользователь явно запрашивает LaTeX (.tex) или компиляцию нативного LaTeX.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional PDF solution. Create PDFs using HTML+Paged.js (academic p…»

Professional PDF solution. Create PDFs using HTML+Paged.js (academic papers, reports, documents). Process existing PDFs using Python (read, extract, merge, split, fill forms). Supports KaTeX math formulas, Mermaid diagrams, three-line tables, citations, and other academic elements. Also use this skill when user explicitly requests LaTeX (.tex) or native LaTeX compilation.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: luaqnyin v1.0.0 MIT-0 24 файла · 2 скрипта тело ≈ 2 701 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Профессиональное решение для работы с PDF.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураLaTeXИсследованияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 4

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell handlers/latex.md:19
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    cd ~ && curl -fsSL https://drop-sh.fullyjustified.net | sh && ls -la tectonic
Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/setup.sh:452
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "  Tectonic:    curl -fsSL https://drop-sh.fullyjustified.net | sh"
    строка в коде
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:27
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…ZPC+taih…dxR/LKBa…Qnt+ViGvEIQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:37
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…uWm+fFRcIOgKBMiOBP+eXiy…9ab+DDKA==",
    детектор

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (minimax-pdf) не совпадает с папкой (minimax-pdf-pro)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
  • 100Шаги. Шагов: 80
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2701 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (14 тегов): типизированный вызов надёжнее

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -311 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s PDF purpose is coherent, but it gives agents broad install and browser-rendering authority that users should review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.