SKILLEMALL.ai

AC present-workflow

Направляйте устанавливаемый агент через поэтапный рабочий процесс PPT или слайдов, не ограничивая его выбор реализации. Используйте, когда пользователь хочет получить презентацию, колоду, раскадровку или структуру для слайдов на основе темы, статьи, отчета или брифа, и успех зависит от некоторой комбинации: уточнения брифа, сбора фактов при необходимости, построения плана, создания плана на уровне страниц, генерации промежуточных артефактов для проверки и корректного снижения производительности, когда среда не имеет возможностей для исследований, рендеринга или доставки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide an installing agent through a staged PPT or slide workflow witho…»

Guide an installing agent through a staged PPT or slide workflow without constraining its implementation choices. Use when the user wants a presentation, deck, storyboard, or slide-ready structure from a topic, article, report, or brief, and success depends on some combination of: clarifying the brief, gathering facts when needed, building an outline, creating page-level planning, generating reviewable intermediate artifacts, and degrading gracefully when the environment lacks research, rendering, or delivery capabilities.

ClawHub Agent Skills автор: textboy v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 808 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Направляйте устанавливаемый агент через поэтапный рабочий процесс PPT или слайдов, не ограничивая его выбор реализации.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
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

Как улучшить

    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: 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 64/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1808 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed presentation-planning skill with no executable code, no credential use, and only purpose-aligned research and file-output guidance.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.