AC office-to-markdown
Преобразует офисные документы — PDF, PPTX, DOCX, XLSX, CSV — в чистый, читаемый Markdown. Используйте этот навык, когда пользователь явно просит преобразовать, извлечь или превратить загруженный документ в Markdown (например, «преобразовать этот PDF в markdown», «извлечь текст из этого документа Word», «превратить это в markdown»). НЕ активируйте только по факту загрузки файла — дождитесь явного запроса на преобразование. Обрабатывает как текстовые, так и основанные на изображениях / сканированные документы с помощью Claude vision (требует подтверждения пользователя перед отправкой изображений в API).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Converts office automation documents — PDF, PPTX, DOCX, XLSX, CSV — in…»
Converts office automation documents — PDF, PPTX, DOCX, XLSX, CSV — into clean, readable Markdown. Use this skill when a user explicitly asks to convert, extract, or turn an uploaded document into Markdown (e.g. "convert this PDF to markdown", "extract the text from this Word doc", "turn this into markdown"). Do NOT trigger on a bare file upload alone — wait for a clear conversion request. Handles both text-based and image-based / scanned documents via Claude vision (requires user confirmation before sending images to the API).
Преобразует офисные документы — PDF, PPTX, DOCX, XLSX, CSV — в чистый, читаемый Markdown.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 7. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.