AD opendataloader-pdf
OpenDataLoader PDF — парсер PDF, готовый для ИИ. Парсите PDF в Markdown/JSON/HTML для конвейеров RAG, извлекайте таблицы с ограничивающими рамками, выполняйте OCR сканированных PDF и обогащайте диаграммы/формулы описаниями ИИ. Используйте, когда: (1) парсите PDF для баз знаний или систем RAG; (2) извлекаете структурированные данные из медицинских отчетов, научных статей, счетов; (3) создаете базы знаний ИИ из PDF-документов; (4) преобразуете PDF-документы в Markdown/JSON для дальнейшей обработки; (5) любая задача извлечения данных из PDF в LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenDataLoader PDF — AI-ready PDF parser. Parse PDFs into Markdown/JSO…»
OpenDataLoader PDF — AI-ready PDF parser. Parse PDFs into Markdown/JSON/HTML for RAG pipelines, extract tables with bounding boxes, OCR scanned PDFs, and enrich charts/formulas with AI descriptions. Use when: (1) parsing PDFs for knowledge bases or RAG systems; (2) extracting structured data from medical reports, academic papers, invoices; (3) building AI knowledge bases from PDF documents; (4) converting PDF documents to Markdown/JSON for further processing; (5) any PDF-to-LLM data extraction task.
OpenDataLoader PDF — парсер PDF, готовый для ИИ.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: OpenDataLoader PDF — AI-ready PDF parser. Parse PDFs into Markdown… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (opendataloader-pdf) не совпадает с папкой (opendataloader-pdf-zmy)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 800 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.