SKILLEMALL.ai

AC pdf-utils

Навык обработки PDF для рабочих процессов PyMuPDF и Tesseract: OCR для PDF на основе изображений, извлечение идентификаторов arXiv из текста PDF/вывода OCR и выполнение скриптовых задач утилиты PDF, когда встроенного инструмента `pdf` недостаточно. Используйте при работе с отсканированными PDF, OCR, извлечением ссылок arXiv или повторяющимися локальными скриптами обработки PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PDF processing skill for PyMuPDF and Tesseract workflows: OCR image-ba…»

PDF processing skill for PyMuPDF and Tesseract workflows: OCR image-based PDFs, extract arXiv IDs from PDF text/OCR output, and handle scriptable PDF utility tasks when the built-in `pdf` tool is not enough. Use when working with scanned PDFs, OCR, arXiv reference mining, or repeatable local PDF-processing scripts.

ClawHub Agent Skills автор: Lu Wang v1.0.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 512 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык обработки PDF для рабочих процессов PyMuPDF и Tesseract: OCR для PDF на основе изображений, извлечение идентификаторов arXiv из текста PDF/вывода OCR и…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияИнфраструктуратип 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
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: PDF processing skill for PyMuPDF and Tesseract workflows: OCR imag… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 85Шаги. Шагов: 10, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 512 токенов

    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
    • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 316 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local PDF utility skill with expected file reads, user-chosen output writes, and optional arXiv downloads, with no evidence of hidden access or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.