SKILLEMALL.ai

AC jackyshen-gen-pptx

Используйте этот навык для создания, редактирования, чтения или извлечения данных из файлов .pptx — создавайте наборы слайдов / питч-деки / презентации (по умолчанию с цветовыми палитрами компании UPerform), извлекайте текст из существующих деков, изменяйте слайды на месте, объединяйте или разделяйте файлы слайдов, а также работайте с шаблонами, макетами, заметками докладчика или комментариями. Активируется, когда пользователь упоминает "deck", "slides", "presentation", "幻灯片", "PPT" или ссылается на имя файла .pptx и хочет что-то сделать с этим файлом или создать его. Пропускайте, если пользователь хочет только обсудить или обобщить содержимое дека, не затрагивая файл.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to create, edit, read, or extract from .pptx files — ge…»

Use this skill to create, edit, read, or extract from .pptx files — generate slide decks / pitch decks / presentations (with UPerform company color palettes by default), parse text from existing decks, modify slides in place, combine or split slide files, and work with templates, layouts, speaker notes, or comments. Trigger when the user mentions "deck," "slides," "presentation," "幻灯片," "PPT," or references a .pptx filename and wants something done to that file or generated as one. Skip if the user only wants to discuss or summarize deck content without touching the file.

ClawHub Claude Code автор: Jacky Shen v0.1.2 MIT-0 26 файлов · 16 скриптов тело ≈ 2 116 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте этот навык для создания, редактирования, чтения или извлечения данных из файлов .pptx — создавайте наборы слайдов / питч-деки / презентации (по…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторPowerPointТексты и документыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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: 25. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2116 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mainly a PPTX creation/editing helper, but it needs Review because some instructions broaden into external image-generation/subagent workflows and its LibreOffice helper can unsafely load native code from a shared temporary path.
    LLM: suspicious (high) · 1 окт. 2026 г.