AC pdf-reader
Извлекает текст из PDF-файлов с автоматическим резервным копированием OCR для отсканированных PDF-файлов на основе изображений. Используйте, когда: (1) пользователь отправляет PDF-файл, а фреймворк не добавил текстовое содержимое автоматически, (2) добавленный текст пуст или искажен, (3) PDF-файл существует на диске и требует извлечения текста, (4) пользователь упоминает «читать PDF», «извлечь PDF», «содержимое PDF», «сканировать PDF», «OCR». Обрабатывает как PDF-файлы со слоем текста (быстрый pdftotext), так и отсканированные PDF-файлы на основе изображений (tesseract OCR). Поддерживает китайский + английский по умолчанию, настраиваемые языки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text from PDF files with automatic OCR fallback for scanned/im…»
Extract text from PDF files with automatic OCR fallback for scanned/image-based PDFs. Use when: (1) a user sends a PDF file and the framework did not auto-inject text content, (2) the injected text is empty or garbled, (3) a PDF file exists on disk and needs text extraction, (4) user mentions "read PDF", "extract PDF", "PDF content", "scan PDF", "OCR". Handles both text-layer PDFs (fast pdftotext) and scanned/image PDFs (tesseract OCR). Supports Chinese + English by default, configurable languages.
Извлекает текст из PDF-файлов с автоматическим резервным копированием OCR для отсканированных PDF-файлов на основе изображений.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 0. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 756 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 503 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.