AD frompdf
API для извлечения PDF для ИИ-агентов и LLM-конвейеров. Преобразует любой PDF в семантическое AST, markdown, HTML, обычный текст или фрагменты, готовые для LLM — без ограничения по страницам. Также поддерживает семантическое сравнение двух PDF и оценку читаемости. Используйте, когда вам нужен структурированный, типизированный контент из PDF (заголовки, абзацы, таблицы, списки) вместо необработанного текста, или когда собственный инструмент PDF от OpenClaw достигает лимита в 20 страниц. Требуется FROMPDF_API_KEY. Содержимое PDF загружается на api.frompdf.dev для обработки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PDF extraction API for AI agents and LLM pipelines. Converts any PDF i…»
PDF extraction API for AI agents and LLM pipelines. Converts any PDF into semantic AST, markdown, HTML, plain text, or LLM-ready chunks — no page limit. Also supports semantic diff between two PDFs and readability scoring. Use when you need structured, typed content from a PDF (headings, paragraphs, tables, lists) instead of raw text, or when OpenClaw's native PDF tool hits its 20-page limit. Requires FROMPDF_API_KEY. PDF contents are uploaded to api.frompdf.dev for processing.
API для извлечения PDF для ИИ-агентов и LLM-конвейеров.
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (frompdf) не совпадает с папкой (frompdf-api)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 760 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.