SKILLEMALL.ai

AB telegram-markdown-adapter

Адаптирует ответы в стиле Markdown в удобный для Telegram формат Rich Text без ошибок рендеринга. Используйте, когда пользователь предпочитает структуру Markdown, но целевым каналом является Telegram, или когда черновики содержат заголовки, таблицы, вложенные списки, блоки кода, контрольные списки или другой Markdown, который Telegram будет плохо отображать. Триггер для форматирования ответов в Telegram, переписывания в удобный для Telegram формат, преобразования Markdown в безопасный для Telegram вывод или сохранения ясности Markdown при избегании артефактов необработанного Markdown. 将 Markdown 风格回复转换为 Telegram 友好的富文本格式,避免标题、表格、嵌套列表、代码块、任务列表等在 Telegram 中渲染异常。适用于用户偏好 Markdown 结构、但目标渠道是 Telegram,或需要把 Markdown 味道保留下来同时避免原始语法外露的场景。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adapt markdown-style replies into Telegram-friendly rich text without…»

Adapt markdown-style replies into Telegram-friendly rich text without broken rendering. Use when the user prefers Markdown structure but the destination is Telegram, or when drafts contain headings, tables, nested lists, code fences, checklists, or other Markdown that Telegram will render poorly. Trigger for Telegram reply formatting, Telegram-friendly rewriting, converting Markdown to Telegram-safe output, or preserving Markdown clarity while avoiding raw Markdown artifacts. 将 Markdown 风格回复转换为 Telegram 友好的富文本格式,避免标题、表格、嵌套列表、代码块、任务列表等在 Telegram 中渲染异常。适用于用户偏好 Markdown 结构、但目标渠道是 Telegram,或需要把 Markdown 味道保留下来同时避免原始语法外露的场景。

ClawHub Agent Skills автор: lqqk7 v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 488 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Адаптирует ответы в стиле Markdown в удобный для Telegram формат Rich Text без ошибок рендеринга.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторTelegramРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 130
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2488 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 627 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a formatting-only Telegram helper with no code execution, credential access, persistence, or hidden data flow in the inspected artifacts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.