AD web-to-feishu
Преобразуйте любую веб-ссылку или локальный файл в структурированный Markdown одним кликом и сохраните в облачный документ Feishu или заметки Tencent ima. Поддерживаемые источники: (1) Твиты X/Twitter, длинные статьи Article, треды Thread; (2) Статьи из WeChat Official Accounts; (3) Видео YouTube; (4) Любые HTML-веб-страницы; (5) Локальные файлы: PDF, Word, PPT, Excel, изображения, аудио и т. д. Рабочий процесс: автоматическое определение типа URL/файла → маршрутизация к лучшему инструменту захвата → структурированный Markdown → выборочное сохранение в Feishu/ima. Триггерные слова: преобразовать документ, захватить веб-страницу и сохранить в Feishu, веб-страница в документ, web to feishu, URL в документ, файл в Feishu, сохранить в ima. Активируется, когда пользователь предоставляет любой URL или локальный файл и просит преобразовать его в документ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将任意网页链接或本地文件一键转为结构化 Markdown，并保存到飞书云文档或腾讯 ima 笔记。 支持的信源：(1) X/Twitter…»
将任意网页链接或本地文件一键转为结构化 Markdown，并保存到飞书云文档或腾讯 ima 笔记。 支持的信源：(1) X/Twitter 推文、长文 Article、Thread 线程；(2) 微信公众号文章； (3) YouTube 视频；(4) 任意 HTML 网页；(5) 本地文件：PDF、Word、PPT、Excel、图片、音频等。 工作流：自动识别 URL/文件类型 → 路由到最佳抓取工具 → 结构化 Markdown → 选择性保存到飞书/ima。 触发词：转文档、抓网页存飞书、网页转文档、web to feishu、url转文档、文件转飞书、存到ima。 当用户提供任意 URL 或本地文件并要求转存为文档时触发。
Преобразуйте любую веб-ссылку или локальный файл в структурированный Markdown одним кликом и сохраните в облачный документ Feishu или заметки Tencent ima.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "label"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 639 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.