SKILLEMALL.ai

AD feishu-docx-powerwrite

Качественное создание документов Feishu/Lark Docx через OpenClaw. Используйте, когда хотите преобразовать Markdown в хорошо отформатированные документы Feishu Docx (заголовки, списки, вложенность, блоки кода) с помощью feishu_docx_write_markdown; включает безопасные рабочие процессы, шаблоны и устранение неполадок. Активируется по ссылкам на документы/docx Feishu, командам «записать в документ Feishu», «создать документ Feishu», «добавить/заменить docx», «преобразовать markdown в документ Feishu» или когда пользователям требуется стабильно хорошее форматирование документов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«High-quality Feishu/Lark Docx writing via OpenClaw. Use when you want…»

High-quality Feishu/Lark Docx writing via OpenClaw. Use when you want to turn Markdown into well-formatted Feishu Docx (headings, lists, nesting, code blocks) using feishu_docx_write_markdown; includes safe workflows, templates, and troubleshooting. Trigger on Feishu doc/docx links, “write to Feishu doc”, “generate a Feishu doc”, “append/replace docx”, “convert markdown to feishu doc”, or when users want consistently good doc formatting.

ClawHub Agent Skills автор: xiongjjlj v0.1.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 373 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Качественное создание документов Feishu/Lark Docx через OpenClaw.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторWordИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

    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: 5. 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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 373 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Feishu/Lark document-writing helper whose document mutation behavior is expected, disclosed, and limited to user-provided Feishu access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.