SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 模板库 - AI写论文做PPT

Пусть Лобстер пишет за вас дипломные работы, создает презентации и заполняет отчеты. Просто скажите что-нибудь ИИ, выберите один из 500+ шаблонов, и документ будет автоматически отформатирован и создан в формате docx/pptx одним кликом. Поддерживается загрузка собственных шаблонов для интеллектуального заполнения. Полный охват сценариев: дипломные работы, отчеты о начале работы, лабораторные отчеты, резюме, поиск работы, презентации для защиты — все это возможно. Пожизненная покупка за 0,99 юаня, готов к использованию сразу после установки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让龙虾替你写论文、做PPT、填报告。跟AI说句话，500+模板任选，自动排版一键生成docx/pptx。支持上传自有模板智能填充。毕业论文/…»

让龙虾替你写论文、做PPT、填报告。跟AI说句话，500+模板任选，自动排版一键生成docx/pptx。支持上传自有模板智能填充。毕业论文/开题报告/实验报告/简历/求职/答辩PPT全场景覆盖。¥0.99终身买断，装好即用。

ClawHub Agent Skills автор: yueheng-rgb v2.0.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 834 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 29 ч назад

Пусть Лобстер пишет за вас дипломные работы, создает презентации и заполняет отчеты.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPowerPointWordДанные и аналитикатип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  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
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/upload_template.py:41
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    boundary = b"----…0gW"
    в кавычках

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (模板库 - AI写论文做PPT) не совпадает с папкой (template-library-ai)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real document-generation workflow, but it sends user documents and API credentials to a remote service over plain HTTP and gives the agent payment-handling authority.
LLM: suspicious (high) · 6 июн. 2026 г.