SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD pptx

Набор инструментов для презентаций (.pptx). Создание/редактирование слайдов, макетов, контента, заметок докладчика, комментариев для программного создания и модификации презентаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Presentation toolkit (.pptx). Create/edit slides, layouts, content, sp…»

Presentation toolkit (.pptx). Create/edit slides, layouts, content, speaker notes, comments, for programmatic presentation creation and modification.

foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills Agent Skills автор: foryourhealth111-pixel Apache-2.0 12 файлов · 8 скриптов тело ≈ 6 616 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Набор инструментов для презентаций (.pptx). Создание/редактирование слайдов, макетов, контента, заметок докладчика, комментариев для программного создания и…

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

ПроцедураPowerPointТексты и документыРазработкаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
66
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic ooxml/scripts/pack.py:14
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    exec(compile(shared_script.read_text(encoding="utf-8"), str(shared_script), "exec"), globals_dict)
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic ooxml/scripts/unpack.py:14
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    exec(compile(shared_script.read_text(encoding="utf-8"), str(shared_script), "exec"), globals_dict)
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic ooxml/scripts/validate.py:14
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    exec(compile(shared_script.read_text(encoding="utf-8"), str(shared_script), "exec"), globals_dict)

Просканировано файлов: 12. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6616 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 200, расплывчатых формулировок: 7
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6616 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 200 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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