SKILLEMALL.ai

AD pdf-processor

Универсальный инструмент для обработки PDF. Поддерживает извлечение текста/изображений/таблиц из PDF, конвертацию форматов (PDF↔Word/Excel), объединение/разделение, распознавание OCR, пакетную обработку, добавление водяных знаков, шифрование/дешифрование, сжатие и т.д. Сценарии использования: (1) Извлечение текстового контента из PDF для анализа данных (2) Конвертация PDF в Word/Excel для удобного редактирования (3) Объединение или разделение PDF-файлов (4) Распознавание OCR сканированных документов для извлечения текста (5) Пакетная обработка нескольких PDF-файлов (6) Добавление водяных знаков или шифрование для защиты PDF (7) Сжатие PDF для уменьшения размера файла

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一站式 PDF 处理技能。支持 PDF 文本/图片/表格提取、格式转换(PDF↔Word/Excel)、合并拆分、OCR 识别、批量处理、水…»

一站式 PDF 处理技能。支持 PDF 文本/图片/表格提取、格式转换(PDF↔Word/Excel)、合并拆分、OCR 识别、批量处理、水印添加、加密解密、压缩等。使用场景: (1) 从 PDF 提取文本内容进行数据分析 (2) 将 PDF 转换为 Word/Excel 方便编辑 (3) 合并或拆分 PDF 文件 (4) 对扫描件进行 OCR 识别提取文字 (5) 批量处理多个 PDF 文件 (6) 添加水印或加密保护 PDF (7) 压缩 PDF 减小文件体积

ClawHub Agent Skills автор: pengsc1994 v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 654 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный инструмент для обработки PDF.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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: 16. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pdf-processor) не совпадает с папкой (free-pdf-processor)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 654 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (14 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 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 13 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent local PDF tool, but its encryption script exposes the PDF password in console output and the dependency setup has avoidable parser supply-chain risk.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.