SKILLEMALL.ai

BD ofdreader

Инструмент для чтения и преобразования документов OFD. Поддерживает извлечение текстового содержимого из файлов OFD (Open Fixed-layout Document) и преобразование его в формат Markdown. Используйте этот skill для обработки документов .ofd: извлечение чистого текста, преобразование в Markdown с базовым форматированием (заголовки, абзацы, таблицы), обработка документов с китайской версткой. OFD — это китайский национальный стандарт формата документов с версткой, часто используемый для электронных официальных документов, сертификатов и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OFD 文档读取和转换工具。支持从 OFD(Open Fixed-layout Document)文件中提取文本内容,并将其转换为 Mark…»

OFD 文档读取和转换工具。支持从 OFD(Open Fixed-layout Document)文件中提取文本内容,并将其转换为 Markdown 格式。使用此 skill 处理 .ofd 文档时:提取纯文本内容、转换为包含基本格式(标题、段落、表格)的 Markdown、处理中文版式文档。OFD 是中国国家标准版式文档格式,常用于电子公文、证照等场景。

ClawHub Agent Skills автор: zhanjian1972 v1.0.0 6 файлов тело ≈ 445 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для чтения и преобразования документов OFD.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 6. 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 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 445 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally converts user-selected OFD documents to text or Markdown, with no evidence of hidden data collection or unsafe autonomous behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.