SKILLEMALL.ai

AC docx

Читает, создает или редактирует файлы Microsoft Word .docx — извлекает/обобщает текст и таблицы, создает отчеты/письма/служебные записки с заголовками, таблицами, изображениями, оглавлением и нумерацией страниц, выполняет поиск и замену или применяет отслеживаемые изменения (исправления) и комментарии. Используйте, когда у пользователя есть .docx или требуется результат в формате Word. Не для PDF, .xlsx, .pptx или Google Docs.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read, create, or edit Microsoft Word .docx files — extract/summarize t…»

Read, create, or edit Microsoft Word .docx files — extract/summarize text and tables, generate reports/letters/memos with headings, tables, images, TOC and page numbers, do find-and-replace, or apply tracked changes (redlines) and comments. Use whenever the user has a .docx or wants a Word deliverable. Not for PDF, .xlsx, .pptx, or Google Docs.

HKUDS/DeepTutor Agent Skills автор: HKUDS Apache-2.0 1 файл тело ≈ 2 435 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Читает, создает или редактирует файлы Microsoft Word .docx — извлекает/обобщает текст и таблицы, создает отчеты/письма/служебные записки с заголовками…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторWordExcelPowerPointGoogle DocsДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 139): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2435 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.