SKILLEMALL.ai

AB document_parser

Анализирует и извлекает контент из документов .docx, .pdf и .txt. Извлекает обычный текст и таблицы для анализа. Используйте, когда пользователь загружает файл документа или просит проанализировать/извлечь/прочитать контент из документов Word, PDF или текстовых файлов. Также используйте, когда пользователь задает вопросы о содержании документа, требующие предварительного парсинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse and extract content from .docx, .pdf, and .txt documents. Extrac…»

Parse and extract content from .docx, .pdf, and .txt documents. Extracts plain text and tables for analysis. Use when the user uploads a document file or asks to analyze/extract/read content from Word documents, PDFs, or text files. Also use when the user asks questions about document content that requires parsing first.

ClawHub Agent Skills автор: mjk39966-glitch v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 591 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует и извлекает контент из документов .docx, .pdf и .txt. Извлекает обычный текст и таблицы для анализа. Используйте, когда пользователь загружает…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторWordPDFИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 8. 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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (document_parser) не совпадает с папкой (mjk39966-document-parser)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 591 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward local document parser; its main risk is that it reads and prints the full contents of documents the user points it at.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.