SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC sheet-to-doc-skill

Создавайте документы Word из шаблонов Word и данных JSON. Поддерживает базовую замену плейсхолдеров (формат {field}) и извлечение плейсхолдеров для проверки данных. Лучше всего подходит для пакетного создания договоров, приглашений, сертификатов и документов в стиле слияния почты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate Word documents from Word templates and JSON data. Supports ba…»

Generate Word documents from Word templates and JSON data. Supports basic placeholder replacement ({field} format) and placeholder extraction for data validation. Best for batch-generating contracts, invitations, certificates, and mail-merge style docs.

ClawHub Agent Skills автор: WTSolutions v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 104 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте документы Word из шаблонов Word и данных JSON.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ШаблонWordРазработкатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:40
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…6RP/5q+TO2O…jJE+uu/PkpChs+NIZSSzbBoD+6kji…1dz/w==",
    в кавычках

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4104 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says, but generated documents include forced Sheet-to-Doc branding and can overwrite the chosen output file.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июл. 2026 г.