SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC wisely-read-ppt

Анализирует файлы PPT (.pptx) или PDF (или оба одновременно), генерируя постраничный структурированный документ docx. Каждая страница содержит: полностраничный скриншот, отредактированный текст, описание иллюстраций (встроено в текст в виде внутристрочных маркеров). Используйте, когда пользователю нужно: преобразовать презентацию или PDF в редактируемый документ Word по страницам, извлечь текст из PPT, создать документ с графикой и текстом из PPT/PDF, "постраничный анализ", "генерация аналитического файла", "конвертация в docx", "анализ PPT", "анализ PDF".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«解析 PPT(.pptx) 或 PDF 文件(或两者同时提供),逐页生成结构化的 docx 解析文档。每页固定包含:整页截图、可编辑文字整理…»

解析 PPT(.pptx) 或 PDF 文件(或两者同时提供),逐页生成结构化的 docx 解析文档。每页固定包含:整页截图、可编辑文字整理、插图描述(文字中以行内标记形式嵌入)。当用户需要:把演示文稿或 PDF 转成可编辑的逐页 Word 文档、提取 PPT 内容为文字稿、做 PPT/PDF 的图文解析稿、'逐页解析'、'生成解析文件'、'转 docx'、'PPT 解析'、'PDF 解析'时使用。

ClawHub Agent Skills автор: sedey999 v1.3.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 211 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализирует файлы PPT (.pptx) или PDF (или оба одновременно), генерируя постраничный структурированный документ docx. Каждая страница содержит…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordPowerPointРазработкаДизайнтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc reference/macos-install.md:56
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

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 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2211 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears intended to parse PPT/PDF files, but it also allows automatic software installation, persistent environment changes, and retained copies of document contents that users should review first.
LLM: suspicious (high) · 29 июл. 2026 г.