SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC pdf-text-extractor

Извлекает текст из PDF с поддержкой OCR. Идеально подходит для оцифровки документов, обработки счетов или анализа контента. Не требует зависимостей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text from PDFs with OCR support. Perfect for digitizing docume…»

Extract text from PDFs with OCR support. Perfect for digitizing documents, processing invoices, or analyzing content. Zero dependencies required.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 2 099 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Извлекает текст из PDF с поддержкой OCR.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPDFФинансытип 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%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:162
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:360
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…VHO+q2xB…AGd+Kl0mmq/MprG…MzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:383
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…i37+ByIr…fmV/N05z…3UO+K5aqBQOIHw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:406
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…uPW+qvpd…ACJ/hxLY…Qdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:453
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…6PN+IzVF…Wdp/BIxd…m1g==",
    детектор

Просканировано файлов: 7. 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 58/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 122
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2099 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 122 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.