SKILLEMALL.ai
EN Войти

B pdf-invoice-parser

Extract structured data from PDF invoices and documents. Handles scanned PDFs (OCR) and digital PDFs. Outputs clean CSV/Excel with vendor, invoice number, dates, line items, totals.

ClawHub Hermes автор: tktk-ai v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 757 токенов открыть источник ↗ проанализирован 21 ч назад
СправочникФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
B
89/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «## When to Use».
  3. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  4. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-long-hermes description 181 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка dialect-hermes диалект Hermes: description ≤ 60 символов, «когда применять» в разделе "## When to Use", метаданные в metadata.hermes

Процессная зрелость 55/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 757 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 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local PDF invoice extraction tool that reads user-selected PDFs and writes local CSV or JSON outputs, with no hidden network, credential, persistence, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.