SKILLEMALL.ai

BD md2pdf

Высококачественное преобразование Markdown в PDF с двумя конвейерами: Pandoc + XeLaTeX для документов в печатном стиле и HTML/Twemoji, отрисованный в браузере, для документов с большим количеством эмодзи или удобных для WYSIWYG. Используйте, когда пользователи запрашивают отполированный вывод PDF из .md, хотят лучшего визуального качества, чем у базовых рендереров Markdown, нуждаются в надежной поддержке китайского/CJK или специально нуждаются в сохранении эмодзи при экспорте в PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«High-fidelity Markdown to PDF conversion with two pipelines: Pandoc +…»

High-fidelity Markdown to PDF conversion with two pipelines: Pandoc + XeLaTeX for print-style documents, and browser-rendered HTML/Twemoji for emoji-heavy or WYSIWYG-friendly output. Use when users ask for polished PDF output from .md, want better visual quality than basic markdown renderers, need strong Chinese/CJK support, or specifically need emoji to survive PDF export.

ClawHub Agent Skills автор: Karl Zhu v1.0.1 MIT-0 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 799 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Высококачественное преобразование Markdown в PDF с двумя конвейерами: Pandoc + XeLaTeX для документов в печатном стиле и HTML/Twemoji, отрисованный в…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: High-fidelity Markdown to PDF conversion with two pipelines: Pando… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (md2pdf) не совпадает с папкой (md-pdf)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 799 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill does what it claims, but its browser-based PDF path needs review because it can send document content to a CDP browser endpoint and installs npm packages automatically at runtime.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.