CD wps-office-suite
Пакет WPS Office — интеллектуально распознает установленное у пользователя ПО (WPS/MS Office/LibreOffice/чистый Python), режим чистого Python поддерживает сортировку/фильтрацию/графики/формулы/статистику, включает шаблоны документов (генерация кода), лучшие практики, раздел устранения неполадок (более 20 советов + 15 FAQ + 15 кодов ошибок с единым индексом), автоматические повторные попытки, адаптацию к оборудованию, проверку среды, напоминания об обновлении Skill; v5.0 добавляет: управление регистрацией запланированных задач (schtasks/crontab), мониторинг каталогов (правила YAML + фрагментация больших файлов), статистику использования и центр стабильности (SQLite, состояние и предпочтения движка), самовосстановление COM в три шага (regsvr32 → исправление установки → ручное руководство), диалоговый запрос данных (анализ намерений типа NL2SQL + план запроса + непрерывные уточнения), мост оркестрации multi-agent (обнаружение белых списков + регистрация шаблонов конвейера).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WPS Office 全家桶 - 四引擎（WPS/MS Office/LibreOffice/纯Python）智能识别用户已安装软件，纯Py…»
WPS Office 全家桶 - 四引擎（WPS/MS Office/LibreOffice/纯Python）智能识别用户已安装软件，纯Python模式支持排序/筛选/图表/公式/统计，含文档模板（代码生成）、最佳实践案例、故障排除大章（20+避坑+15 FAQ+15错误ID 统一索引）、自动重试、硬件自适应、环境自检、Skill更新提醒；v5.0新增：定时任务注册管理（schtasks/crontab）、目录轮询监听（YAML规则+大文件分片）、使用统计与稳定性中心（SQLite埋点+引擎健康+引擎偏好）、COM三步自愈（regsvr32→修复安装→手动指引）、对话式数据查询（NL2SQL式意图解析+查询计划+连续追问）、multi-agent编排引擎桥接（白名单探测+流水线模板注册）
Пакет WPS Office — интеллектуально распознает установленное у пользователя ПО (WPS/MS Office/LibreOffice/чистый Python), режим чистого Python поддерживает…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/document_translator.py:124Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/meeting_minutes.py:411Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 48. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: All mapping items must start at the same column at line 41, column 1: - 避坑指南 建议反馈邮箱: njskills@agent.qq.com ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-long-hermesdescription 348 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8557 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "permission" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependency" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "pricing"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8557 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -2167 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -311 из 41 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 85 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (53 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 38.