SKILLEMALL.ai

AC render-pdf-doc

Преобразование академических Markdown-документов (английский или корейский) в PDF для публикации с помощью pandoc + xelatex. Ориентировано на артефакты, не связанные с библиографией: исследовательские предложения, сопроводительные письма IRB, информационные материалы, справочные документы (сетки вопросов и ответов) и таблицы ссылок. Автоматически определяет ширину столбцов таблиц-труб на основе содержимого (столбец заголовка сжимается по размеру, остальные столбцы делят оставшееся пространство). Поддержка CJK-шрифтов для корейского текста (Apple SD Gothic Neo на macOS, Noto Sans CJK KR на Linux). НЕ для: рукописей с библиографией (используйте /manage-refs render_pandoc.sh), заполнения форм Word (/fill-protocol), рисунков (/make-figures).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Render academic Markdown documents (English or Korean) to publication-…»

Render academic Markdown documents (English or Korean) to publication-quality PDF via pandoc + xelatex. Targets non-bibliography artifacts: research proposals, IRB cover letters, briefing handouts, anchor docs (Q&A grids), and reference tables. Auto-infers pipe-table column widths from content (label column shrinks to fit, data columns share remaining width). CJK-aware font fallback for Korean text (Apple SD Gothic Neo on macOS, Noto Sans CJK KR on Linux). NOT for: manuscripts with bibliography (use /manage-refs render_pandoc.sh), Word form filling (/fill-protocol), figures (/make-figures).

Aperivue/medsci-skills Agent Skills автор: Aperivue MIT 21 файл · 7 скриптов тело ≈ 2 416 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 32 ч назад

Преобразование академических Markdown-документов (английский или корейский) в PDF для публикации с помощью pandoc + xelatex.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторWordРазработкаИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 28, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2416 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 597 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.