SKILLEMALL.ai

AC xparse-parse

Разбирайте, читайте, ищите, перемещайтесь, обобщайте и извлекайте таблицы или структурированные доказательства из PDF, изображений, файлов Office, HTML, OFD и других поддерживаемых локальных документов или URL-адресов документов через xparse-cli. Используйте этот навык для преобразования одного документа, извлечения целевых разделов/страниц/фактов и для надежных рабочих процессов Task Runtime с несколькими документами, включая проверки состояния, выборочное чтение, экспорт, отладку и продолжение на основе пароля. Предпочитайте его необработанным PDF-ридерам или пользовательским скриптам OCR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse, read, search, navigate, summarize, and extract tables or struct…»

Parse, read, search, navigate, summarize, and extract tables or structured evidence from PDFs, images, Office files, HTML, OFD, and other supported local documents or document URLs through xparse-cli. Use this Skill for single-document conversion, targeted section/page/fact extraction, and durable multi-document Task Runtime workflows including status checks, selective reads, exports, debugging, and password-based continuation. Prefer it over raw PDF readers or custom OCR scripts.

ClawHub Agent Skills автор: IntSig v0.1.4 MIT-0 10 файлов тело ≈ 4 606 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разбирайте, читайте, ищите, перемещайтесь, обобщайте и извлекайте таблицы или структурированные доказательства из PDF, изображений, файлов Office, HTML, OFD и…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ПроцедураИнфраструктураРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xparse-parse) не совпадает с папкой (xparse-parser)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4606 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
    • low Ответ описан самодельной разметкой (45 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed document-parsing skill for xparse/TextIn with expected privacy and credential-handling considerations, not hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.