SKILLEMALL.ai

CC Sci-Data-Extractor

Инструмент на базе ИИ для извлечения структурированных данных из PDF-файлов научной литературы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered tool for extracting structured data from scientific literat…»

AI-powered tool for extracting structured data from scientific literature PDFs

ClawHub Agent Skills автор: JackKuo666 v0.1.0 10 файлов тело ≈ 1 092 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент на базе ИИ для извлечения структурированных данных из PDF-файлов научной литературы.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
77
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key extractor.py:46
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README_ZH.md:58
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:59
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:36
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • низкая Утечка данных read-dotenv examples/README.md:86
    Чтение файла .env (тестовый файл / пример)
    cp .env.example .env
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:63
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv USAGE.md:62
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1092 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)
  • +3Длина description 78: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it extracts data from user-selected PDFs using local PDF parsing plus configured AI/OCR services, with some privacy and install-hygiene cautions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.