BC fword
AI-конвертер Word ↔ LaTeX с двусторонним преобразованием. Поддерживает несколько AI-провайдеров (Anthropic, OpenAI, Qwen, Kimi, MiniMax, DeepSeek, Zhipu). Конвертирует Word в чистый LaTeX с AI-улучшением и обратно, сохраняя исходные стили.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered bidirectional Word ↔ LaTeX converter. Supports multiple AI…»
AI-powered bidirectional Word ↔ LaTeX converter. Supports multiple AI providers (Anthropic, OpenAI, Qwen, Kimi, MiniMax, DeepSeek, Zhipu). Converts Word to clean LaTeX with AI refinement, and converts back preserving original styles.
AI-конвертер Word ↔ LaTeX с двусторонним преобразованием.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 9. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (fword) не совпадает с папкой (fword-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 991 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.