AC pptx-parse
Разбор презентаций PowerPoint (.pptx) в структурированный Markdown с помощью MinerU. Анализирует содержимое слайдов и сохраняет иерархию документа для последующей обработки. Функции: структурный разбор файлов PPTX. Сохраняет организацию слайдов и иерархию контента. Быстрый разбор (мгновенное извлечение) без токена. Полный разбор с токеном. Работает с локальными файлами и URL. Используйте, когда вам нужно: разобрать структуру слайдов PowerPoint, извлечь структурированный контент из .pptx, проанализировать макет презентации, получить организованный вывод из слайдов. Используйте, когда вас спрашивают: 'как разобрать этот PowerPoint', 'извлечь структуру из pptx', 'мне нужна структура этой презентации', 'может ли мой агент разбирать файлы PowerPoint', 'есть ли навык для разбора pptx'. Работает на MinerU (OpenDataLab, Shanghai AI Lab), движке для анализа документов с открытым исходным кодом. Отлично подходит для разработчиков и конвейеров контента, которым нужны структурированные данные из презентаций PowerPoint.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse PowerPoint (.pptx) presentations into structured Markdown using…»
Parse PowerPoint (.pptx) presentations into structured Markdown using MinerU. Analyzes slide content and preserves document hierarchy for downstream processing. Features: structural parsing of PPTX files. Preserves slide organization and content hierarchy. Quick parse (flash-extract) without token. Full parsing with token. Works with local files and URLs. Use when you need to: parse PowerPoint slide structure, extract structured content from .pptx, analyze presentation layout, get organized output from slides. Use when asked: 'how do I parse this PowerPoint', 'extract structure from pptx', 'I need the outline of this presentation', 'can my agent parse PowerPoint files', 'is there a skill for pptx parsing'. Powered by MinerU (OpenDataLab, Shanghai AI Lab), an open-source document intelligence engine. Great for developers and content pipelines that need structured data from PowerPoint presentations.
Разбор презентаций PowerPoint (.pptx) в структурированный Markdown с помощью MinerU. Анализирует содержимое слайдов и сохраняет иерархию документа для…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 395 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)
- +3Длина description 910: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.