AC nutrient-openclaw
Нативный для OpenClaw навык обработки PDF/документов для Nutrient DWS. Лучше всего подходит для пользователей OpenClaw, которым требуется преобразование PDF, OCR, извлечение текста/таблиц, удаление персональных данных (PII), добавление водяных знаков, цифровые подписи и проверка кредитов через API с помощью встроенных инструментов `nutrient_*`. Активируется по именам инструментов OpenClaw (`nutrient_convert_to_pdf`, `nutrient_extract_text` и т. д.), а также по фразам «OpenClaw plugin», «Nutrient OpenClaw» и запросам на обработку документов в чатах OpenClaw. Файлы обрабатываются Nutrient DWS по сети, поэтому используйте его только тогда, когда допустима сторонняя обработка документов. Для сред, не являющихся OpenClaw, вместо этого используйте навык универсальной обработки документов Nutrient.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw-native PDF/document processing skill for Nutrient DWS. Best f…»
OpenClaw-native PDF/document processing skill for Nutrient DWS. Best for OpenClaw users who need PDF conversion, OCR, text/table extraction, PII redaction, watermarking, digital signatures, and API credit checks via built-in `nutrient_*` tools. Triggers on OpenClaw tool names (`nutrient_convert_to_pdf`, `nutrient_extract_text`, etc.), "OpenClaw plugin", "Nutrient OpenClaw", and document-processing requests in OpenClaw chats. Files are processed by Nutrient DWS over the network, so use it only when third-party document processing is acceptable. For non-OpenClaw environments, use the Universal Nutrient Document Processing skill instead.
Нативный для OpenClaw навык обработки PDF/документов для Nutrient DWS.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "clawdis"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (nutrient-openclaw) не совпадает с папкой (nutrient-openclaw-1-2-5)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 627 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 642 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.