SKILLEMALL.ai

AB deck-autopsy

Анализируйте презентацию по слайдам из фотографий или скриншотов ее слайдов — повествовательную дугу, цифры и то, что скрывает каждый слайд. Используйте, когда вам предоставляются изображения слайдов (презентация конкурента, выступление на конференции, ваша собственная презентация перед важной встречей) и вас спрашивают, что утверждает презентация, выдерживает ли она критику или как ее опровергнуть или улучшить. Создает пошаговый разбор слайдов, реконструированную цепочку аргументов, слабые места и вопросы, которые презентация призвана обойти. Требует ввода изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autopsy a slide deck from photos or screenshots of its slides — the na…»

Autopsy a slide deck from photos or screenshots of its slides — the narrative arc, the numbers, and what each slide is hiding. Use when given slide images (a competitor's pitch, a conference talk, your own deck before a big meeting) and asked what the deck argues, whether it holds up, or how to counter or improve it. Produces a slide-by-slide read, the reconstructed argument chain, weak links, and the questions the deck is engineered to avoid. Requires image input.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 962 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализируйте презентацию по слайдам из фотографий или скриншотов ее слайдов — повествовательную дугу, цифры и то, что скрывает каждый слайд.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 962 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a focused prompt-only workflow for analyzing user-provided slide images and does not request unusual system access or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.