BD baidu-doc-pipeline-parser 百度文档解析
Вызов API для парсинга документов Baidu. Поддерживает более 18 форматов, таких как PDF, Word, Excel, PPT, изображения и т. д. Извлекает текст, таблицы, анализирует макет, выполняет OCR и разбивает документы для RAG. Используйте, когда пользователю нужно разобрать документ, извлечь текст/таблицы, проанализировать структуру документа, обработать сканы. Триггерные слова: парсинг документов, парсинг PDF, парсинг Word, извлечение таблиц, OCR, анализ документов, извлечение текста, структура документа, распознавание сканов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用百度文档解析API解析文档。支持PDF、Word、Excel、PPT、图片等18+格式。提取文本、表格、版面分析、OCR识别及RAG文档…»
调用百度文档解析API解析文档。支持PDF、Word、Excel、PPT、图片等18+格式。提取文本、表格、版面分析、OCR识别及RAG文档分块。当用户需要解析文档、提取文本/表格、分析文档结构、处理扫描件时使用。触发词：文档解析、PDF解析、Word解析、表格提取、OCR、文档分析、提取文本、文档结构、扫描识别。
Вызов API для парсинга документов Baidu.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/parameters.md:103Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"task_id": "task…015"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/parameters.md:129Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"task_id": "task…Tgf",
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-hex-escape-chainSKILL.md:306Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (демонстрация атаки / пример)可在 [示例代码中心](https://console.bce.baidu.com/tools/#/api?product=AI&project=…&parent=…&api=…
демонстрация
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (baidu-doc-pipeline-parser 百度文档解析) не совпадает с папкой (baidu-doc-pipeline-parser)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2198 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 40 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.