SKILLEMALL.ai

CD docx2pdf

На Windows в безголовом режиме soffice.exe из LibreOffice пакетно преобразуйте файлы .doc / .docx в текущем каталоге в .pdf. Не требует установки Microsoft Word, полностью через командную строку, подходит для однократной пакетной обработки. Не требует лицензии Office, работает в разных версиях Windows.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在 Windows 上用 LibreOffice 的 soffice.exe 无头模式,批量把当前目录下的 .doc / .docx 转成…»

在 Windows 上用 LibreOffice 的 soffice.exe 无头模式,批量把当前目录下的 .doc / .docx 转成 .pdf。不依赖 Microsoft Word 安装,纯命令行,适合一次性批量处理。 无需 Office 许可证,跨 Windows 版本可用。

ClawHub Agent Skills автор: Dong Zhao v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 643 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

На Windows в безголовом режиме soffice.exe из LibreOffice пакетно преобразуйте файлы .doc / .docx в текущем каталоге в .pdf. Не требует установки Microsoft…

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

ПроцедураWordPDFТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "usage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "prerequisites"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "inputs"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "outputs"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "config"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "notes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"

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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 643 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward Markdown guide for converting Word documents to PDFs with LibreOffice on Windows.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 окт. 2026 г.