SKILLEMALL.ai

AF html-report-generator

Автоматически разбивает любой ввод на 5-15 независимых HTML-отчетных страниц, каждая размером строго 1017×720px (выравнивание по холсту PPT 10,59"×7,499" @96dpi), с глубоким разделением на 3-6 подмер, каждая из которых содержит 60-100 слов + вспомогательные диаграммы. Используйте немедленно, когда пользователь говорит «сгенерировать отчет», «анализировать контент в виде страниц», «сделать в HTML», «визуализировать контент», без подтверждения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将任意输入自动分解成 5-15 个独立 HTML 报告页面,每页严格 1017×720px(对齐 PPT 画布 10.59"×7.499"…»

将任意输入自动分解成 5-15 个独立 HTML 报告页面,每页严格 1017×720px(对齐 PPT 画布 10.59"×7.499" @96dpi),深度拆解 3-6 个子维度,每维度精炼 60-100 字 + 支撑图表。当用户说"生成报告"、"分析内容做成页面"、"做成HTML"、"内容可视化"时立即使用,无需确认直接生成。

ClawHub Agent Skills автор: panhongwei v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 773 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически разбивает любой ввод на 5-15 независимых HTML-отчетных страниц, каждая размером строго 1017×720px (выравнивание по холсту PPT 10,59"×7,499"…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 12. 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 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 773 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +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 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to be a report and diagram-generation helper with an optional web-search fallback, which is a privacy consideration but not evidence of malicious behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.