SKILLEMALL.ai

CD pdf-analysis

Сценарии использования: когда пользователю нужно анализировать электронные PDF с текстовым слоем, извлекать резюме и ключевые выводы, отвечать на вопросы по исходному тексту, сравнивать несколько документов или экспортировать результаты с именем файла и доказательствами номера страницы; этот пакет извлекает только текстовый слой локально, не поддерживает OCR, сканированные документы и смешанные PDF следует загружать на рабочей платформе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用场景: 用户需要分析带文字层的电子 PDF、提取摘要与关键观点、根据原文问答、对比多份文档,或导出带文件名和页码证据的结果时;本包在本机…»

使用场景: 用户需要分析带文字层的电子 PDF、提取摘要与关键观点、根据原文问答、对比多份文档,或导出带文件名和页码证据的结果时;本包在本机只提取文字层,不支持 OCR,扫描件与混合型 PDF 请在平台工作台上传。

ClawHub Agent Skills автор: YouTeacher v1.1.3 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 479 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Сценарии использования: когда пользователю нужно анализировать электронные PDF с текстовым слоем, извлекать резюме и ключевые выводы, отвечать на вопросы по…

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

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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

  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: 7. 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 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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 479 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 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This PDF-analysis skill is purpose-aligned and disclosed, but users should know extracted PDF text is sent to the AI Skills platform for analysis.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 сент. 2026 г.