AC visual-note-card
Создавайте профессиональные китайские карточки с визуальными заметками (视觉笔记卡片/信息图) в виде одностраничных HTML-инфографик с автоматическим экспортом в PNG. Используйте этот навык, когда пользователь просит создать визуальную заметку, карточку знаний, инфографику, одностраничное резюме, визуальное резюме, 知识卡片, 视觉笔记, 信息图, 一页纸总结 или любую визуализацию знаний в виде постера. Также активируйте, когда пользователь хочет обобщить статью, пост в блоге, главу книги или концепцию в структурированный формат визуальной карточки, или когда он ссылается на существующую визуальную заметку и просит создать одну в том же стиле. Этот навык создает как автономный HTML-файл, так и высококачественное изображение PNG, готовое для публикации в социальных сетях или печати.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional Chinese visual note cards (视觉笔记卡片/信息图) as single…»
Generate professional Chinese visual note cards (视觉笔记卡片/信息图) as single-page HTML infographics with automatic PNG export. Use this skill whenever the user asks to create a visual note, knowledge card, infographic, one-pager summary, visual summary, 知识卡片, 视觉笔记, 信息图, 一页纸总结, or any poster-style knowledge visualization. Also trigger when the user wants to summarize an article, blog post, book chapter, or concept into a structured visual card format, or when they reference an existing visual note and ask to create one in the same style. This skill produces both a self-contained HTML file and a high-quality PNG image, ready for sharing on social media or printing.
Создавайте профессиональные китайские карточки с визуальными заметками (视觉笔记卡片/信息图) в виде одностраничных HTML-инфографик с автоматическим экспортом в PNG.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-privilegescripts/html2png.py:42Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)browser = p.chromium.launch(args=["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"])
детекторстрока в коде
Просканировано файлов: 6. 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 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (visual-note-card) не совпадает с папкой (visual-note-card-skills)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 68
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2293 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 665 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.