SKILLEMALL.ai

AC word-template-filler

Инструмент для интеллектуального заполнения шаблонов Word. Разбирает {{плейсхолдеры}} в шаблонах Word, AI генерирует тематическое содержание и заполняет шаблон, создавая новый документ. Сценарии использования: (1) Пользователь загружает шаблон Word, который нужно заполнить. (2) Обработка документов Word с плейсхолдерами. (3) Массовое создание документов на основе шаблона. (4) Ключевые слова: заполнение шаблона, шаблон Word, плейсхолдер, создание документа, замена {{}}.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Word模板智能填充工具。解析Word模板中的{{占位符}},AI生成主题内容并填充模板生成新文档。触发场景:(1) 用户上传Word模板需…»

Word模板智能填充工具。解析Word模板中的{{占位符}},AI生成主题内容并填充模板生成新文档。触发场景:(1) 用户上传Word模板需要填充内容 (2) 处理包含占位符的Word文档 (3) 批量生成基于模板的文档 (4) 关键词:模板填充、Word模板、占位符、文档生成、{{}}替换。

ClawHub Agent Skills автор: smallKeyboy v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Инструмент для интеллектуального заполнения шаблонов Word.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ШаблонWordРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 4. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 379 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally fills Word templates and is coherent, but users should be careful before using its optional public upload workflow for sensitive documents.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.