SKILLEMALL.ai

AC pdf-toolkit

Запускает локальный скрипт для работы с PDF-файлами, документами DOCX, OCR и преобразованием текста в речь. Используйте инструмент read для загрузки этого SKILL.md, затем выполните команду uv run внутри него. НЕ используйте sessions_spawn. Триггеры: чтение PDF, извлечение текста из PDF, слияние PDF, разделение PDF, поворот PDF, OCR PDF, чтение DOCX, создание DOCX, преобразование текста в речь, преобразование в MP3, информация о PDF, страницы PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a local script to work with PDF files, DOCX documents, OCR, and te…»

Run a local script to work with PDF files, DOCX documents, OCR, and text-to-speech. Use the read tool to load this SKILL.md, then exec the uv run command inside it. Do NOT use sessions_spawn. Triggers: read pdf, extract text from pdf, merge pdfs, split pdf, rotate pdf, ocr pdf, read docx, create docx, text to speech, convert to mp3, pdf info, pdf pages.

ClawHub Agent Skills автор: youpele52 v0.0.3 16 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 133 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запускает локальный скрипт для работы с PDF-файлами, документами DOCX, OCR и преобразованием текста в речь.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияWordPDFИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2133 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local document-processing toolkit with expected file writes and a clearly documented remote text-to-speech feature, though users should be careful with sensitive files and runtime dependency installation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.