SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ebook-converter-pro

Набор инструментов для преобразования электронных книг: поддержка EPUB / PDF / MOBI / AZW3 / FB2 → TXT / Markdown / HTML / JSON; пакетное преобразование, извлечение обложек, чтение/запись метаданных, автоматическая классификация библиотеки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«電子書轉換工具箱：支援 EPUB / PDF / MOBI / AZW3 / FB2 → TXT / Markdown / HTML / J…»

電子書轉換工具箱：支援 EPUB / PDF / MOBI / AZW3 / FB2 → TXT / Markdown / HTML / JSON；批量轉換、封面萃取、元資料讀寫、圖書館自動分類。

ClawHub Agent Skills автор: Andy v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 559 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для преобразования электронных книг: поддержка EPUB / PDF / MOBI / AZW3 / FB2 → TXT / Markdown / HTML / JSON; пакетное преобразование…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторРазработкатип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 559 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)
  • +3Длина description 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed ebook/PDF conversion toolkit, with ordinary local file processing risks but no evidence of hidden exfiltration, destructive behavior, or deception.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 авг. 2026 г.