SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC law-to-markdown

Помощники юристов и юристы — при работе со сложными юридическими нормами, когда нужно преобразовать нормативные документы в формате PDF/Word/TXT в структурированный Markdown. Навык автоматически выполняет OCR-распознавание, определение юридической иерархии и трехэтапную проверку достоверности, генерируя одним кликом идеально отформатированный Markdown-документ с нормами и отчет об аудите. Это делает работу по цифровизации юридических текстов вдвое эффективнее.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«律师助理与法律助手在处理繁杂法条时，当需要将 PDF/Word/TXT 格式的法律规范文件转为结构化 Markdown 时适用。自动完成 O…»

律师助理与法律助手在处理繁杂法条时，当需要将 PDF/Word/TXT 格式的法律规范文件转为结构化 Markdown 时适用。自动完成 OCR 解析、法律层级识别与三阶段保真校验，一键生成排版完美的法条 Markdown 文档及审核报告，让法律文本数字化工作事半功倍。

anbeime/skill Agent Skills автор: anbeime 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 586 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Помощники юристов и юристы — при работе со сложными юридическими нормами, когда нужно преобразовать нормативные документы в формате PDF/Word/TXT в…

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

ПроцедураWordРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 586 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 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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