SKILLEMALL.ai

AD PPT Layout Matcher

Интеллектуальная система подбора макета PPT на основе библиотеки из 45 макетов дизайна (16:9). Анализирует входной контент и автоматически рекомендует лучший макет слайда из 10 категорий. Активируется, когда пользователь говорит: «сделай PPT», «создай PPT», «сгенерируй PPT», «подбери макет», «выбери макет», «排版 PPT» или предоставляет контент, который нужно превратить в слайды презентации. Основная возможность: анализ контента → подбор макета → создание слайдов с помощью python-pptx.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent PPT layout matching system based on a 45-page design layou…»

Intelligent PPT layout matching system based on a 45-page design layout library (16:9). Analyzes input content and automatically recommends the best slide layout from 10 categories. Trigger when user says: "做PPT", "创建PPT", "生成PPT", "版式匹配", "选版式", "PPT排版", or provides content that needs to be turned into presentation slides. Core capability: analyze content → match layout → create slides with python-pptx.

ClawHub Agent Skills автор: Aha.Gare v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 655 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная система подбора макета PPT на основе библиотеки из 45 макетов дизайна (16:9).

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторPowerPointРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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: 6. 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (PPT Layout Matcher) не совпадает с папкой (ppt-layout-matcher)
    • 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: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 655 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local PowerPoint layout helper whose behavior matches its stated purpose, with only broad activation wording to be aware of.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.