SKILLEMALL.ai

BC omh-long-document-reading

[omh] Чтение большого PDF-файла или документа целиком: прочитайте очень большой PDF-файл, контракт, руководство или отчет через Hermes по диапазонам с привязкой к страницам с реестром покрытия. Используйте, когда пользователь говорит: long-document-reading, long document reading, summarize this pdf, read this pdf, process this pdf, go through this pdf, summarize this document, read this document.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«[omh] Huge PDF or document to read in full: read a very large PDF, con…»

[omh] Huge PDF or document to read in full: read a very large PDF, contract, manual, or report through Hermes in page-anchored ranges with a coverage ledger. Use when the user says: long-document-reading, long document reading, summarize this pdf, read this pdf, process this pdf, go through this pdf, summarize this document, read this document.

rlaope/oh-my-hermes Hermes автор: rlaope 2 файла тело ≈ 3 729 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 15 ч назад

[omh] Чтение большого PDF-файла или документа целиком: прочитайте очень большой PDF-файл, контракт, руководство или отчет через Hermes по диапазонам с…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 346 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3729 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.