SKILLEMALL.ai

AD html-text-editor-lite

Встройте легкий inline-редактор TEXT без зависимостей в любой статический HTML-отчет/страницу, чтобы нетехнический пользователь мог редактировать текст прямо в браузере по клику, а затем экспортировать небольшой JSON только с изменениями ({orig,new} для каждого блока), который ИИ заполнит в исходный код по совпадению контента и повторно развернет. Используйте, когда пользователь хочет «отредактировать текст самостоятельно», «сделать этот HTML редактируемым», «可编辑版», «我想自己改文字», «只改文字» или изменить формулировку сгенерированного отчета/панели/длинного изображения, не отправляя каждый раз скриншоты. Это ЛЕГКАЯ альтернатива тяжелому html-visual-editor (панели цветов/шрифтов/макета). Выбирайте это, когда нужна только «смена слов», а не изменение стиля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inject a lightweight, dependency-free inline TEXT editor into any stat…»

Inject a lightweight, dependency-free inline TEXT editor into any static HTML report/page so a non-technical user can click-to-edit text directly in the browser, then export a small JSON of just-the-changes ({orig,new} per block) that the AI backfills into the original source by content-match and redeploys. Use when the user wants to "edit the text myself", "make this HTML editable", "可编辑版", "我想自己改文字", "只改文字", or to tweak wording on a generated report/dashboard/long-image without sending screenshots back each time. This is the LIGHT alternative to the heavy html-visual-editor (color/font/layout panels). Choose this when the need is purely "change the words", not restyling.

ClawHub Agent Skills автор: ytisvibecoding v1.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 791 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Встройте легкий inline-редактор TEXT без зависимостей в любой статический HTML-отчет/страницу, чтобы нетехнический пользователь мог редактировать текст прямо…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикатип 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
49/100
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 791 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 681 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: error
    ClawScan could not complete because the scanner failed before an artifact-backed review could finish.
    LLM: (low) · VirusTotal: · 26 июн. 2026 г.