SKILLEMALL.ai

AD pdf2md-universal

Универсальный конвертер PDF в Markdown. Используется, когда пользователю нужно преобразовать PDF (аналитические отчеты/финансовые отчеты/проспекты эмиссии/статьи/электронные книги/сканы) в Markdown для чтения или подачи ИИ, или когда он беспокоится о большом потреблении токенов при прямой отправке PDF в ИИ. Три уровня стратегии: для текстовых PDF используется бесплатное извлечение pdftotext, для сканированных PDF — автоматическое OCR, после преобразования выводится отчет о сравнении токенов. Триггеры: PDF в Markdown, преобразовать PDF в md, как экономить токены PDF, извлечь текст из сканированного PDF, convert PDF to markdown, pdf в md, PDF в документ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用 PDF→Markdown 转换器。当用户需要把 PDF(研报/财报/招股书/论文/电子书/扫描件)转成 Markdown 再阅读或喂给…»

通用 PDF→Markdown 转换器。当用户需要把 PDF(研报/财报/招股书/论文/电子书/扫描件)转成 Markdown 再阅读或喂给 AI、或担心直接把 PDF 发给 AI 会消耗大量 token 时使用。三层策略:文本型 PDF 用 pdftotext 免费抽取、扫描型 PDF 自动 OCR 兜底、转换后输出 token 对比报告。Triggers: PDF转Markdown, 把PDF转成md, PDF怎么省token, 扫描版PDF提取文字, convert PDF to markdown, pdf 转 md, PDF转文档.

ClawHub Agent Skills автор: Shi Yan (施言) v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 463 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный конвертер PDF в Markdown.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: 通用 PDF→Markdown 转换器。当用户需要把 PDF(研报/财报/招股书/论文/电子书/扫描件)转成 Markdown 再阅… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 463 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This PDF-to-Markdown skill is mostly coherent, but scanned-PDF OCR can automatically use an external vision adapter without a clear user consent step for sensitive documents.
    LLM: suspicious (high) · 9 авг. 2026 г.