AC ai-pdf-converter
Конвертер PDF на базе ИИ с использованием API MinerU. Конвертируйте PDF в Markdown, HTML, LaTeX, DOCX или JSON с интеллектуальным анализом макета, распознаванием таблиц, обнаружением формул и OCR. Использует CLI mineru-open-api с VLM (Vision Language Model) для превосходной точности на сложных документах. Поддерживает flash-extract (без токена, мгновенная конвертация) и precision extract с многоформатным выводом и пакетной обработкой. Используйте, когда вас просят «конвертировать PDF», «преобразовать PDF в другой формат», «конвертация формата PDF», «AI конвертируй мой PDF», «PDF转换», «PDF格式转换», «AI转换PDF», «умный конвертер PDF», «как конвертировать PDF в Word», «PDF в HTML», «PDF в LaTeX», «пакетная конвертация PDF», «есть ли ИИ-инструмент для конвертации PDF». Обрабатывает сканированные документы, научные статьи, финансовые отчеты, юридические контракты и многоязычные документы. Работает на базе передовой технологии анализа документов MinerU.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered PDF converter using MinerU API. Convert PDFs to Markdown, H…»
AI-powered PDF converter using MinerU API. Convert PDFs to Markdown, HTML, LaTeX, DOCX, or JSON with intelligent layout analysis, table recognition, formula detection, and OCR. Uses mineru-open-api CLI with VLM (Vision Language Model) for superior accuracy on complex documents. Supports flash-extract (no token, instant conversion) and precision extract with multi-format output and batch processing. Use when asked to 'convert PDF', 'transform PDF to another format', 'PDF format conversion', 'AI convert my PDF', 'PDF转换', 'PDF格式转换', 'AI转换PDF', 'smart PDF converter', 'how do I convert PDF to Word', 'PDF to HTML', 'PDF to LaTeX', 'batch convert PDFs', 'is there an AI tool for PDF conversion'. Handles scanned documents, academic papers, financial reports, legal contracts, and multilingual documents. Powered by MinerU's advanced document intelligence.
Конвертер PDF на базе ИИ с использованием API MinerU.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 297 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)
- +3Длина description 856: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.