SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD pdf-parser

Парсинг PDF в Markdown с помощью API MinerU, поддержка формул, таблиц, OCR. Предоставляет два способа парсинга: локальные файлы и онлайн-URL. Условия срабатывания: (1) пользователь говорит «распарсить PDF [путь]», (2) пользователь говорит «преобразовать PDF в Markdown», (3) автоматический вызов в workflow paper. Сценарии использования: парсинг научных статей, извлечение документов, построение базы знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 MinerU API 将 PDF 解析为 Markdown，支持公式、表格、OCR。提供本地文件和在线 URL 两种解析方式。触发条件…»

使用 MinerU API 将 PDF 解析为 Markdown，支持公式、表格、OCR。提供本地文件和在线 URL 两种解析方式。触发条件：(1) 用户说"解析 PDF [路径]"，(2) 用户说"将 PDF 转为 Markdown"，(3) 在 paper-workflow 中自动调用。使用场景：学术论文解析、文档提取、知识库构建。

ClawHub Agent Skills автор: ZxYz v3.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 335 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Парсинг PDF в Markdown с помощью API MinerU, поддержка формул, таблиц, OCR.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pdf-parser) не совпадает с папкой (mineru-pdf-parser)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 335 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed MinerU PDF-to-Markdown integration, but users should only use it with documents they are comfortable sending to MinerU.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.