SKILLEMALL.ai

AC rendermark

Профессиональное рендеринг, экспорт и публикация Markdown через MCP. Используйте, когда пользователь просит «отрендерить markdown», «экспортировать в PDF», «конвертировать в DOCX», «создать документ», «опубликовать документ», «поделиться ссылкой», «создать слайд-дек», «сравнить два файла markdown», «экспортировать в HTML», «создать общий документ», «синхронизировать документы из GitHub» или «сгенерировать изображение этого markdown». НЕ использовать для простого редактирования markdown, генерации кода или общего письма, которое не требует стилизованного вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional markdown rendering, export, and publishing via MCP. Use w…»

Professional markdown rendering, export, and publishing via MCP. Use when user asks to "render markdown", "export to PDF", "convert to DOCX", "create a document", "publish a document", "share a link", "make a slide deck", "diff two markdown files", "export to HTML", "create a shareable document", "sync docs from GitHub", or "generate an image of this markdown". Do NOT use for simple markdown editing, code generation, or general writing that doesn't need styled output.

ClawHub Agent Skills автор: jmsaavedra v0.1.10 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 943 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Профессиональное рендеринг, экспорт и публикация Markdown через MCP.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGitHubWordGoogle DocsТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
98
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 28, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1943 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent document rendering and publishing skill, but users should treat publish/share actions and stored credentials as sensitive.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.