SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF nutrient-document-processing

Универсальный навык обработки документов Nutrient (не OpenClaw) для продуктов, совместимых с Agent Skills. Лучше всего подходит для сред Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, OpenCode и Copilot, которые не предоставляют инструменты `nutrient_*` OpenClaw. Поддерживает преобразование PDF, OCR, извлечение текста/таблиц, удаление PII, добавление водяных знаков, цифровые подписи, заполнение форм, слияние/разделение/переупорядочивание страниц и проверку использования API. Предпочитает серверный режим MCP с возможностью отката на прямой API/curl. Активируется по ключевым словам: PDF, документ, конвертировать, извлечь, OCR, удалить, водяной знак, подписать, объединить, разделить, сжать, заполнить форму, обработка документов, MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Universal (non-OpenClaw) Nutrient document processing skill for Agent…»

Universal (non-OpenClaw) Nutrient document processing skill for Agent Skills-compatible products. Best for Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, OpenCode, and Copilot environments that do not expose OpenClaw `nutrient_*` tools. Supports PDF conversion, OCR, text/table extraction, PII redaction, watermarking, digital signatures, form fill, merge/split/reorder pages, and API usage checks. Prefers MCP server mode, with direct API/curl fallback. Activates on keywords: PDF, document, convert, extract, OCR, redact, watermark, sign, merge, split, compress, form fill, document processing, MCP.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 632 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Универсальный навык обработки документов Nutrient (не OpenClaw) для продуктов, совместимых с Agent Skills.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/REFERENCE.md

ИнтеграцияWordExcelИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/REFERENCE.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/REFERENCE.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/REFERENCE.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/REFERENCE.md
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nutrient-document-processing) не совпадает с папкой (nutrient-document-processing-universal)
  • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2632 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 608 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.