SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC docx-generation

Используйте при создании отчета Word DOCX из Markdown, преобразовании таблиц и списков Markdown в DOCX или выборе рабочего процесса для редактирования существующего DOCX с сохранением его структуры и стилей. Используйте этот рабочий процесс перед запуском команд оболочки Markdown-to-DOCX. Включает типографику отчета, макет таблицы, повторно используемый справочный документ и конвертер Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating a Word DOCX report from Markdown, converting Markdow…»

Use when creating a Word DOCX report from Markdown, converting Markdown tables and lists to DOCX, or choosing a workflow for editing an existing DOCX while preserving its structure and styles. Use this workflow before running Markdown-to-DOCX shell commands. Includes report typography, table layout, a reusable reference document, and a Python converter.

Разбор skillemall

Скилл обещает конвертировать Markdown в DOCX с сохранением таблиц, списков и стилей. В папке семь файлов: Python-конвертер, шаблон-справочник, инструкции по типографике и раскладке таблиц. Проверки выявили десять находок среднего и низкого уровня критичности — ничего критического, но мелкие проблемы есть. На моделях скилл не прогонялся. Качество кода 82 балла, процесс сборки — 50. Работает на девяти платформах, включая Claude и Cursor.

Для рутинной генерации отчётов из Markdown подойдёт: конвертер есть, структура описана, типографика продумана. Ставить можно, но учтите: на практике скилл не тестировался, мелкие баги исправлять придётся вам.

aipoch/open-science Agent Skills автор: aipoch 7 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 190 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Используйте при создании отчета Word DOCX из Markdown, преобразовании таблиц и списков Markdown в DOCX или выборе рабочего процесса для редактирования…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторWordТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Обфускация obf-base64-blob kernel.py:4
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'IyEv…GFy'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob kernel.py:5
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'ZCBs…3J0'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob kernel.py:6
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'IGpz…G9y'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob kernel.py:7
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'dCB0…Qpp'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob kernel.py:8
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'bXBv…XMu'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token kernel.py:124
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      'YIhB…P2T+LxuI…l3w+rc3v…AAA'
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token kernel.py:125
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'X3Jl…RpO+KCWe…F3m/VK+UyxKBhVtWg'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token kernel.py:131
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'xUed…As6+AaLvUB2tca/pupOuBX0Y+03Q+L1xk…VtQ+1vZIbDhp/g'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token kernel.py:132
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      '3ska…kmF/QuBTlXg/E4Qh…llY+UsS2…2lr'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token kernel.py:137
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'AdFK…fDq+7H7u…dPz/Ua0T…Mk8/+4+'
      в кавычках

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1190 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.