SKILLEMALL.ai

BF pdf-convert-compdf

Набор инструментов для конвертации PDF с использованием ИИ-анализа макета и OCR. Конвертирует PDF в Word, Markdown, JSON, PPT, CSV, HTML и XML для бесшовной обработки данных LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PDF conversion toolkit featuring AI layout analysis and OCR. Converts…»

PDF conversion toolkit featuring AI layout analysis and OCR. Converts PDFs to Word, Markdown, JSON, PPT, CSV, HTML, and XML for seamless LLM data processing.

ClawHub Agent Skills автор: ComPDF v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 858 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для конвертации PDF с использованием ИИ-анализа макета и OCR.

Как процесс F 65/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/documentai.model, scripts/license.xml

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
65/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/documentai.model, scripts/license.xml
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5858 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/documentai.model
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/license.xml
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/documentai.model, scripts/license.xml
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/documentai.model, scripts/license.xml
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5858 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 116
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 116 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed PDF conversion skill with vendor downloads and local trial tracking, but no evidence of hidden exfiltration, destructive behavior, or deception beyond documentation issues.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.