SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC html-markdown-hybrid

Объединяет высококачественный рендеринг Markdown в HTML с надежным извлечением HTML в Markdown в одном навыке. Используйте при преобразовании Markdown в более привлекательные автономные HTML-страницы или при преобразовании HTML-файлов, необработанного HTML, URL-адресов и каталогов в чистый Markdown с профилями очистки статей/документов/форумов. Предпочитайте рендерер Python для наилучшего вывода Markdown в HTML и используйте конвейер Node для HTML в Markdown, пакетного режима, метаданных, отчетов и расширенной очистки на основе профилей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Combine high-quality Markdown to HTML rendering with robust HTML to Ma…»

Combine high-quality Markdown to HTML rendering with robust HTML to Markdown extraction in one skill. Use when converting Markdown into nicer-looking standalone HTML pages, or when converting HTML files, raw HTML, URLs, and directories into clean Markdown with article/docs/forum cleanup profiles. Prefer the Python renderer for best-looking Markdown to HTML output, and use the Node pipeline for HTML to Markdown, batch mode, metadata, reports, and advanced profile-based cleanup.

ClawHub Agent Skills автор: Xiao Mu v1.1.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 889 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Объединяет высококачественный рендеринг Markdown в HTML с надежным извлечением HTML в Markdown в одном навыке.

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

ГенераторИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:37
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…CNV+7cXy…ufL+9esx72/eLhsRdGZwaldu/h+E4t4BA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:193
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…Jpc+4xGg…NTg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:206
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:223
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…hCu+wO3O…kUg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:281
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…Lsu+QC+s3BV…TgQ==",
      детектор

    Просканировано файлов: 8. 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 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward HTML and Markdown converter; it can fetch webpages and read/write chosen files, but I found no hidden or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.