CODEZ ओरिजिनल गाइड / 01
एजेंट स्किल का चयन कैसे करें: स्टार रैंकिंग से लेकर वास्तविक परीक्षण तक
सूचियाँ आपकी खोज को सीमित करने में मदद कर सकती हैं। वास्तविक चयन इस बात पर निर्भर करता है कि कोई कौशल आपके परिवेश में किसी विशिष्ट कार्य को पूरा कर सकता है या नहीं। यह मार्गदर्शिका एक पुन: उपयोग योग्य फ़िल्टरिंग विधि प्रदान करती है।
डेटा सत्यापन:
प्रारूप और प्रोजेक्ट के तथ्य लिंक किए गए मूल स्रोत से हैं; चयन चरण और स्वीकृति शर्तें CODEZ के संपादकीय सुझाव हैं। PDF उम्मीदवार वास्तव में सूची में हैं और निश्चित commit के मूल पाठ से तुलना की गई है। इन तृतीय-पक्ष Skill को चलाया नहीं गया; नमूने वास्तविक परीक्षण परिणाम नहीं हैं।
01 / सबसे पहले यह निर्धारित करें कि आपको किस कौशल की आवश्यकता है
Agent Skill आमतौर पर फ़ोल्डर में व्यवस्थित होती है। SKILL.md में मेटाडेटा और कार्य के निर्देश होते हैं; साथ में स्क्रिप्ट, संदर्भ और टेम्पलेट भी हो सकते हैं। प्रारूप विनिर्देश का compatibility फ़ील्ड पर्यावरण की आवश्यकताएँ बता सकता है, लेकिन यह वैकल्पिक है। इसके खाली होने पर भी मुख्य निर्देश और निर्भरताएँ जाँचें।
सबसे पहले, इनपुट, आउटपुट और स्वीकृति विधियों को लिखें। उदाहरण के लिए, "टेक्स्ट लेयर्स वाली PDF फ़ाइलों से कॉलम नामों को सुरक्षित रखते हुए टेबल को CSV फ़ाइलों में निकालें।" "दस्तावेज़ों को प्रोसेस करने में मेरी मदद करें" बहुत व्यापक है, जिससे यह निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है कि कोई उम्मीदवार उपयुक्त है या नहीं।
02 / रिपॉज़िटरी के Star क्या बता सकते हैं?
GitHub स्टार्स का उपयोग प्रोजेक्ट्स को बुकमार्क करने और मेंटेनर्स के काम के प्रति सराहना व्यक्त करने के लिए किया जा सकता है। इसलिए, हम इसका उपयोग किसी प्रोजेक्ट की लोकप्रियता का पता लगाने के लिए एक संकेत के रूप में करते हैं।
यह साइट रैंकिंग के लिए रिपॉजिटरी स्टार्स का उपयोग करती है। सैकड़ों कौशलों वाली रिपॉजिटरी अपने कंटेंट के केवल एक हिस्से से ही ध्यान आकर्षित कर सकती है; रिपॉजिटरी के कुल स्टार्स हर एक कौशल को आवंटित नहीं किए जा सकते। दो रिपॉजिटरी से कौशलों की तुलना करते समय, कार्य की उपयुक्तता की तुलना पहले की जाती है, उसके बाद लोकप्रियता को द्वितीयक विचार के रूप में लिया जाता है।
नवीनतम अपडेट तिथि केवल जानकारी खोजने में सहायक हो सकती है। किसी एक असंबंधित बदलाव का यह अर्थ नहीं है कि आपकी आवश्यक क्षमता ठीक हो गई है; आपको संबंधित निर्देशिका के लिए कमिट, उदाहरण और समस्या लॉग की जाँच करनी चाहिए।
03 / आवश्यकताओं को निरीक्षण योग्य स्थितियों में परिवर्तित करें
निम्न शर्तों को केवल लोकप्रियता की रैंकिंग से बेहतर समझा और बाद में जाँचा जा सकता है। उम्मीदवार द्वारा पूरी की गई शर्तों को जोड़कर दिखावटी सटीक कुल स्कोर बनाना आवश्यक नहीं है।
| परिदृश्य | पहले जांच करें | परीक्षण के दौरान इसका अवलोकन करें |
|---|---|---|
| दस्तावेज़ और स्प्रेडशीट प्रसंस्करण | इनपुट प्रकार, आउटपुट प्रारूप, सिस्टम निर्भरताएँ | क्या कॉलम नाम, एन्कोडिंग, लेआउट या डेटा खोया है? |
| कोड और विकास कार्यप्रवाह | लक्ष्य भाषा, फ्रेमवर्क संस्करण और आवश्यक उपकरण | परिवर्तनों का दायरा, त्रुटि प्रतिक्रिया और परियोजना निरीक्षण में सफल होती है या नहीं। |
| अनुसंधान और स्रोत व्यवस्था | स्रोत का दायरा, उद्धरण आवश्यकताएँ और इंटरनेट कनेक्शन की शर्तें | क्या संदर्भों का पता लगाया जा सकता है? क्या निष्कर्ष साक्ष्यों से अधिक है? |
04 / मूल फ़ाइल खोलें और वातावरण और संचालन क्षेत्र की जाँच करें।
कार्ड से SKILL.md खोलें, फिर उसी फ़ोल्डर का README पढ़ें। चीनी README समझने में मदद कर सकता है, लेकिन कई भाषाएँ उपलब्ध होना Skill की उपयुक्तता साबित नहीं करता। चीनी संस्करण न हो तो महत्वपूर्ण शर्तें मूल पाठ में जाँचें।
इसे आजमाने से पहले यह जानकारी लिख लें:
- ऑपरेटिंग वातावरण: समर्थित क्लाइंट, ऑपरेटिंग सिस्टम, कमांड-लाइन टूल और स्पष्ट रूप से बताई गई संस्करण संबंधी आवश्यकताएं।
- कार्यक्षेत्र: किन फाइलों को पढ़ा या संशोधित किया जाएगा, किन बाहरी सेवाओं का उपयोग किया जाएगा, और क्या क्रेडेंशियल की आवश्यकता है।
- अतिरिक्त संसाधन: क्या पाठ में उल्लिखित स्क्रिप्ट और संदर्भ फाइलें मौजूद हैं? निष्पादित कमांड क्या करेंगे?
- उपयोग संबंधी आवश्यकताएँ: प्रोजेक्ट और स्किल डायरेक्टरी के लिए लाइसेंस फ़ाइलें पढ़ें; इस साइट पर "अचिह्नित" या "सत्यापन लंबित" टैग यह दर्शाते हैं कि जानकारी की अभी पुष्टि नहीं हुई है।
- पुनरुत्पादनीय जानकारी: परीक्षण के दौरान रिपॉजिटरी का पता, विशिष्ट कौशल पथ और कमिट संस्करण रिकॉर्ड करें ताकि बाद में उसी सामग्री को ढूंढने में असमर्थता से बचा जा सके।
05 / एक ही छोटे कार्य से उम्मीदवारों की तुलना करें
कार्य के लिए सबसे उपयुक्त दो या तीन उम्मीदवारों का चयन करें और उन्हें एक पुनर्प्राप्त करने योग्य परीक्षण प्रतिलिपि में समान गैर-संवेदनशील इनपुट के साथ परीक्षण करें। वास्तविक क्लाइंट के लिए स्थापना निर्देशों का पालन करते हुए, पहली बार केवल उन्हीं क्षमताओं को सक्षम करें जिनकी आपको वर्तमान में आवश्यकता है।
शुरू करने से पहले सफलता की शर्तें तय करें। तालिका निकालते समय पंक्ति संख्या, कॉलम नाम और खाली मान जाँचें; कोड बदलते समय लक्ष्य कार्य, बदली फ़ाइलें और प्रोजेक्ट की मौजूदा जाँचें देखें। चलाने में विफलता हो तो त्रुटि और पर्यावरण लिखें; तुरंत मॉडल या Skill को दोष न दें।
सभी आवश्यक मैन्युअल सुधार, अतिरिक्त उपकरण, बाहरी सेवा लागत और कार्य पूरा होने का समय रिकॉर्ड करें। दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए एक समान रिकॉर्डिंग विधि का उपयोग करने से, परिणाम के केवल एक ही अनुमान पर निर्भर रहने की तुलना में निर्णय लेना आसान हो जाता है।
- उम्मीदवार और संस्करण: रिपॉजिटरी/कौशल पथ/कमिट।
- इनपुट और वातावरण: नमूना / ऑपरेटिंग सिस्टम / क्लाइंट और निर्भरताएँ।
- परिणाम और सुधार: कौन से स्वीकृति परीक्षण सफल हुए और कहाँ मैन्युअल काम चाहिए।
- संसाधन और निर्णय: उपयोग की गई सेवाएं, समय और लागत, और अपनाने या स्थगित करने के कारण।
06 / वास्तविक उम्मीदवार: एक ही नाम वाले दो पीडीएफ स्किल्स में से कैसे चुनें?
साइट में anthropics/skills की skills/pdf/SKILL.md और openai/skills की skills/.curated/pdf/SKILL.md शामिल हैं। दोनों Skill का नाम pdf है। इन्हें एक ही निर्देश न समझें; पहले रिपॉज़िटरी और पूरा पथ नोट करें। तालिका मूल कार्य के केंद्रबिंदु की तुलना करती है; क्षमताएँ एक-दूसरे को बाहर नहीं करतीं और Star से सटीकता तय नहीं की गई है।
Anthropic के मूल पाठ में PDF से टेक्स्ट और तालिका निकालने, पेज संसाधित करने, फ़ाइल बनाने और स्कैन की OCR के उदाहरण हैं; फ़ॉर्म संसाधन के लिए FORMS.md दिया गया है। OpenAI का मूल पाठ पढ़ने, बनाने और लेआउट समीक्षा पर ज़ोर देता है। पेज रेंडर करके जाँचना और महत्वपूर्ण बदलाव के बाद फिर जाँचना आवश्यक है; केवल टेक्स्ट निकालना सही लेआउट साबित नहीं करता।
| उम्मीदवार और पूर्ण पथ | मूल पाठ की मुख्य विशेषताएं | CODEZ पहले इसकी जांच करने की सलाह देता है। | अभी इसकी पुष्टि होनी बाकी है |
|---|---|---|---|
| anthropics/skills / skills/pdf/SKILL.md | प्रत्येक ऑपरेशन के लिए उदाहरण दिए गए हैं: एक्सट्रैक्शन, पेज प्रोसेसिंग, जेनरेशन और ओसीआर। | तालिकाओं को निकालते समय या स्कैन किए गए दस्तावेजों को संसाधित करते समय, सबसे पहले संबंधित कार्यों और निर्भरताओं को सत्यापित करें। | तालिका संरचना, ओसीआर भाषा और सटीकता, उद्धृत स्रोतों और उपकरणों की उपलब्धता |
| openai/skills / skills/.curated/pdf/SKILL.md | बनाना और समीक्षा करना; रेंडर किए पेज से लेआउट जाँचना | जब पठनीय रिपोर्ट की आवश्यकता हो, तो सबसे पहले प्रस्तुतिकरण और निरीक्षण प्रक्रिया को सत्यापित करें। | फ़ॉन्ट, तालिका, पेज नंबर और पेज विभाजन; वास्तविक पर्यावरण में रेंडर होना |
anthropics/skills: skills/pdf/SKILL.md (निश्चित commit) ↗
openai/skills: skills/.curated/pdf/SKILL.md (निश्चित commit) ↗
07 / "सफल निष्कर्षण" को सत्यापन योग्य स्वीकृति मदों में विभाजित करें।
यह सुझाया गया परीक्षण डिज़ाइन है: दो पेज की एक ही गैर-संवेदनशील इन्वेंट्री सूची से उम्मीदवारों की तुलना करें। नमूने में सामग्री संख्या 0017, चीनी कॉलम नाम, खाली विवरण, दूसरे पेज पर दोहराया हेडर और एक मर्ज की गई सेल है। अपेक्षित परिणाम पहले स्वयं जाँचें और स्रोत पेज नंबर व मूल फ़ाइल की प्रति रखें। यह परीक्षण अभी चलाया नहीं गया है।
शुरू करने से पहले, यह सुनिश्चित करें कि इनपुट टेक्स्ट का चयन कर सकता है या नहीं और थोड़ी मात्रा में टेक्स्ट निकालने का प्रयास करें। चयन और निष्कर्षण की जाँच केवल संकेत के रूप में ही की जानी चाहिए: टेक्स्ट लेयर्स की उपस्थिति सही टेबल संरचना की गारंटी नहीं देती है, और पहले से मौजूद OCR टेक्स्ट वाले स्कैन किए गए दस्तावेज़ों में भी त्रुटियाँ हो सकती हैं। जब OCR की आवश्यकता हो, तो भाषा और सिस्टम टूल्स को रिकॉर्ड करें; अनुपलब्ध निर्भरताओं को पर्यावरणीय समस्याओं के रूप में दर्ज किया जाना चाहिए।
- उम्मीदवार का commit, क्लाइंट, मॉडल, टूल संस्करण और इनपुट प्रकार लिखें, ताकि पर्यावरण का अंतर Skill का अंतर न माना जाए।
- मैन्युअल रूप से संशोधित पंक्तियों और कारणों, रनटाइम और वास्तव में कॉल की गई सेवाओं को रिकॉर्ड करें; जिस डेटा को मापा नहीं गया है उसे खाली छोड़ दें।
- संबंधित निष्कर्ष तभी स्वीकार किया जाएगा जब सूचीबद्ध सभी स्वीकृति मानदंड पूरे हों। भले ही नमूना मानदंड पूरा हो जाए, फिर भी आपके वास्तविक इनपुट का सत्यापन आवश्यक है।
| निरीक्षण मदें | जाँचने योग्य परिणाम | असफलता से कैसे निपटें |
|---|---|---|
| सामग्री संख्या | 0017 में शुरुआती शून्य बरकरार रहते हैं और इसे स्वचालित रूप से 17 में नहीं बदला जा सकता। | फ़ील्ड प्रकारों को स्पष्ट करने के बाद, डेटा को पुनः निकालें और प्रत्येक आइटम को सत्यापित करें। |
| कई पेज में फैली तालिका | दूसरे पेज के हेडर को डेटा के रूप में नहीं गिना जाता है, और कोई भी रिकॉर्ड खोता या डुप्लिकेट नहीं होता है। | पृष्ठ संख्याएँ सुरक्षित रखें, प्रत्येक पृष्ठ पर पंक्तियों की संख्या जांचें और फिर उन्हें मर्ज करें। |
| चीनी पाठ और खाली मान | कॉलम नाम पढ़े जा सकते हैं, खाली विवरण खाली रहता है और अनुमानित सामग्री नहीं भरी जाती | एनकोडिंग और फ़ील्ड की स्थिति की जाँच करें, और उन स्थितियों को चिह्नित करें जिन्हें पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है। |
| मर्ज की गई सेल | विवरण सही रिकॉर्ड से जुड़ा है और विभाजन नियम स्पष्ट रूप से दर्ज हैं | मूल क्षेत्र को बरकरार रखा जाता है, और मैपिंग नियमों को मैन्युअल रूप से निर्धारित किया जाता है। |
| आउटपुट रिपोर्ट प्रारूप | प्रस्तुत की गई सामग्री में कोई कटौती, अतिक्रम या छूटे हुए अक्षर नहीं हैं। | फ़ॉन्ट या लेआउट को ठीक करें और नवीनतम रेंडर की जाँच करें। |
08 / श्रेणियाँ, लाइसेंस और निर्भरताएँ तीन अलग-अलग जाँचें हैं
इस बार, मूल पाठ के अनुसार, दोनों PDF प्रविष्टियों को "डिज़ाइन" और "विकास" से बदलकर "दस्तावेज़" कर दिया गया है: मुख्य इनपुट और आउटपुट दोनों PDF हैं, और कार्य को पूरा करने के लिए पायथन कोड और रेंडरिंग टूल का उपयोग किया गया है। एक ही श्रेणी केवल संभावित उम्मीदवारों को खोजने में सहायक होती है और यह निर्धारित नहीं कर सकती कि निष्कर्षण या लेआउट समीक्षा अधिक उपयुक्त है।
दोनों डायरेक्टरी में LICENSE.txt फाइलें मौजूद हैं, और इस साइट पर "लाइसेंस फाइल सत्यापन के लिए लंबित है" का लेबल लगा हुआ है। कृपया प्रत्येक डायरेक्टरी के मूल लाइसेंस पढ़ें; यह न मानें कि रिपॉजिटरी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है या जिस संगठन से यह संबंधित है वह प्रसिद्ध है, इसलिए वे स्वतंत्र रूप से उपयोग करने योग्य हैं।
प्रत्येक विशिष्ट ऑपरेशन के लिए निर्भरता सूची की भी जाँच की जानी चाहिए। पाइथन लाइब्रेरी स्थापित करने का अर्थ यह नहीं है कि सिस्टम रेंडरिंग टूल या OCR वातावरण उपलब्ध हैं; यह दस्तावेज़ किसी भी क्लाइंट के साथ संगतता साबित नहीं करता है। अपने निर्णय लॉग में किसी भी अनुपलब्ध टूल, अपुष्ट चरणों और उपयोग संबंधी सीमाओं को लिख लें।
09 / Cloudflare Skill: पहले परियोजना कॉन्फ़िगरेशन और क्रेडेंशियल जाँचें
इस खंड के लिए 2026-10-14 को cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md के निश्चित कमिट और आधिकारिक दस्तावेज़ जाँचे गए। ये CODEZ के चयन और परीक्षण सुझाव हैं; यह Skill चलाया नहीं गया।
cf, Wrangler के लॉगिन का पुनः उपयोग नहीं करता। पहले खाता और टोकन अनुमतियाँ जाँचें; CLI संस्करण, कॉन्फ़िगरेशन और लक्ष्य संसाधन दर्ज करें, ताकि परिवेश के अंतर को Skill का अंतर न समझा जाए।
| परिदृश्य | पहले जांच करें | परीक्षण के दौरान इसका अवलोकन करें |
|---|---|---|
| wrangler.jsonc, wrangler.json या wrangler.toml मौजूद है, लेकिन cloudflare.config.ts नहीं | पहले Wrangler का dev, build और deploy क्रम बनाए रखें; cf परियोजना कमांड इस मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन को नहीं पढ़ते। | पहले Skill द्वारा सुझाए गए कमांड और फ़ाइल बदलावों की समीक्षा करें; कॉन्फ़िगरेशन माइग्रेशन पर अलग निर्णय लें। |
| cloudflare.config.ts पहले से मौजूद है | cf परियोजना प्रक्रिया के अनुसार dev, build और deploy जाँचें; CLI beta में है, और श्रेणी अनुकूलता का प्रमाण नहीं है। | Node.js 22.18 या बाद का संस्करण और लक्ष्य खाता जाँचें; परीक्षण प्रति में बिल्ड आउटपुट और लक्ष्य Worker की समीक्षा करें। |
cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md ↗