SKILLEMALL.ai

AD image-ppt

图片PPT (image-ppt): рабочий процесс для преобразования книг, PDF или любых текстовых материалов в красивые редактируемые PPT. Рекомендуемая среда выполнения: Codex + GPT-Image 2.0. Подходит для классных презентаций, обзоров книг, собраний, презентаций проектов, соревнований и т. д. Трехэтапный процесс (извлечение контента и дизайн стиля, создание PPT с изображениями, восстановление редактируемого PPTX) обеспечивает полный цикл преобразования из исходного документа в редактируемую презентацию. Независимо от платформы: может использоваться в любом ИИ-помощнике с возможностями чтения документов, генерации изображений и вывода файлов. Включает три основных промпта. Псевдонимы: 图片PPT, image-ppt, doc-to-editable-ppt.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图片PPT(image-ppt):将书籍、PDF 或任意文字材料转化为精美可编辑 PPT 的工作流技能。推荐运行环境:Codex + GPT…»

图片PPT(image-ppt):将书籍、PDF 或任意文字材料转化为精美可编辑 PPT 的工作流技能。推荐运行环境:Codex + GPT-Image 2.0。适用于课堂汇报、读书分享、组会汇报、项目汇报、比赛路演等场景。通过三步流程(内容提炼与风格设计、图片版PPT生成、可编辑PPTX还原)完成从原始文档到可编辑演示文稿的全链路转换。平台无关:也可在任何具备文档阅读、图像生成与文件输出能力的 AI 助手中使用。包含三段核心提示词。别名:图片PPT、image-ppt、doc-to-editable-ppt。

ClawHub Agent Skills автор: helloo1568 v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 114 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

图片PPT (image-ppt): рабочий процесс для преобразования книг, PDF или любых текстовых материалов в красивые редактируемые PPT.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPowerPointРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1114 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent PPT-generation workflow, but it understates privacy and network exposure while processing user documents through cloud or external image-generation tools.
LLM: suspicious (high) · 8 авг. 2026 г.