SKILLEMALL.ai

AC book-pdf-to-structured-json

Преобразует полные PDF-книги, сканированные PDF, DOCX или TXT-источники в электронное издание иерархического уровня, пригодное для публикации, с авторитетной реконструкцией оглавления печатного издания, проверенной очисткой OCR, TXT по главам, объединенным TXT, структурированным JSON/TSV, детерминированной проверкой, безопасной загрузкой API, резервным копированием и полной проверкой чтения. Используйте при извлечении или восстановлении полных книг для базы знаний; не для случайного OCR одной страницы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert whole-book PDF, scanned PDF, DOCX, or TXT sources into a publi…»

Convert whole-book PDF, scanned PDF, DOCX, or TXT sources into a publication-grade hierarchical electronic edition with authoritative printed-TOC reconstruction, reviewed OCR cleanup, per-chapter TXT, combined TXT, structured JSON/TSV, deterministic validation, safe API upload, backup, and full read-back verification. Use when extracting or rebuilding complete books for a knowledge base; not for casual single-page OCR.

ClawHub Agent Skills автор: yaxin LIU v2.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 719 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует полные PDF-книги, сканированные PDF, DOCX или TXT-источники в электронное издание иерархического уровня, пригодное для публикации, с авторитетной…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1719 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local book-conversion skill with proportionate file and command use, but users should not assume its upload and backup workflow is implemented as a turnkey API tool.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 сент. 2026 г.