SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC pdf-backends

Извлечение PDF Xberg: выбор нативного бэкенда/Pdfium, рендеринг, шифрование, резервный вариант OCR, пробелы в возможностях. Используйте для работы с движком PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Xberg PDF extraction: native/Pdfium backend selection, rendering, encr…»

Xberg PDF extraction: native/Pdfium backend selection, rendering, encryption, OCR fallback, capability gaps. Use for PDF engine work.

xberg-io/xberg Agent Skills автор: xberg-io MIT 2 файла тело ≈ 500 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 ч назад

Извлечение PDF Xberg: выбор нативного бэкенда/Pdfium, рендеринг, шифрование, резервный вариант OCR, пробелы в возможностях.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "paths"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "x-ai-rulez"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 500 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.