SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD briefing

Преобразуйте любой контент (URL/файл/текст) в одностраничный слайд-брифинг, выводя результат в виде изображения/PDF/веб-страницы. Построено на основе frontend-slides. Триггеры: (1) «Создать брифинг», «AI-брифинг», «Резюме» (2) Загрузка файла и запрос на создание брифинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将任意内容（URL/文件/文本）生成单页幻灯片简报，输出为图片/PDF/网页。基于 frontend-slides 构建。触发条件：(1)…»

将任意内容（URL/文件/文本）生成单页幻灯片简报，输出为图片/PDF/网页。基于 frontend-slides 构建。触发条件：(1) "生成简报"、"AI简报"、"摘要" (2) 上传文件并要求生成简报

ClawHub Agent Skills автор: nonlinearHuman v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 483 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразуйте любой контент (URL/файл/текст) в одностраничный слайд-брифинг, выводя результат в виде изображения/PDF/веб-страницы.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (briefing) не совпадает с папкой (briefing-jianbao)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently turns user-provided text, URLs, or files into one-page briefing slides, with expected document parsing and webpage fetching disclosed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.