SKILLEMALL.ai

AC epub-bilingual-converter-skill

Обработка файлов EPUB в структурированный JSON для извлечения данных, управление переводом и суммаризацией выравнивания абзацев ИИ, затем сборка двуязычных EPUB с суммаризациями на целевом языке и файлом report.txt. Используйте, когда агенту нужно преобразовать книги, журналы, новостные рассылки, EPUB, созданные Calibre, EPUB в стиле The Economist или другие источники EPUB в двуязычные издания, сохраняя порядок страниц, изображения, CSS, оглавление/индексацию и выравнивание абзацев один к одному.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process EPUB files into structured extraction JSON, guide AI paragraph…»

Process EPUB files into structured extraction JSON, guide AI paragraph-aligned translation and summary filling, then assemble bilingual EPUBs with target-language summaries and report.txt. Use when an agent needs to convert books, magazines, newsletters, Calibre-generated EPUBs, The Economist-style EPUBs, or other EPUB sources into bilingual editions while preserving spine order, images, CSS, TOC/index pages, and one-to-one paragraph alignment.

ClawHub Agent Skills автор: lywhlao2025 v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 3 185 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Обработка файлов EPUB в структурированный JSON для извлечения данных, управление переводом и суммаризацией выравнивания абзацев ИИ, затем сборка двуязычных…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 9. 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 62/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (epub-bilingual-converter-skill) не совпадает с папкой (epub-bilingual-convert-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3185 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent EPUB-to-bilingual-EPUB workflow that reads user-provided EPUB/JSON files and writes generated outputs, with no evidence of hidden data collection or exfiltration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.