SKILLEMALL.ai

AB pdf-processor

Обработка академических PDF: извлечение текста, определение языка, перевод (английский → китайский), создание краткого изложения объемом 200 символов на чистом китайском языке. Использует локальную модель Ollama, не расходует онлайн-API. Подходит для обработки PDF-файлов академических статей, исследовательских отчетов и т. д. Используйте, когда пользователь говорит «обработать PDF», «перевести статью», «создать краткое изложение статьи» или когда пользователь помещает PDF в каталог обработки статей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«学术PDF处理:提取文字、判断语言、翻译(英文→中文)、生成200字纯中文概述。使用本地Ollama模型,不消耗线上API。适用于学术论文、…»

学术PDF处理:提取文字、判断语言、翻译(英文→中文)、生成200字纯中文概述。使用本地Ollama模型,不消耗线上API。适用于学术论文、研究报告等PDF文件的处理。当用户说"处理PDF"、"翻译论文"、"生成论文概述"时,或用户将PDF放入论文处理目录时使用。

ClawHub Agent Skills автор: reaperchen v2.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 893 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обработка академических PDF: извлечение текста, определение языка, перевод (английский → китайский), создание краткого изложения объемом 200 символов на…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 7. 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 67/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 893 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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This PDF skill mostly does what it says, but it should be reviewed because it can start a local Ollama service in the background and mutates local PDF files without an explicit confirmation step.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.