SKILLEMALL.ai

AB feishu-doc-summarizer

Обобщайте облачные документы Feishu/Lark, которые пользователь может читать. Используйте, когда пользователь отправляет ссылку на документ Feishu (docx или wiki) и ожидает автоматического резюме без дополнительных инструкций, или явно просит обобщить документ Feishu. Рабочий процесс: преобразование wiki в docx, чтение содержимого документа через feishu_doc, обобщение с использованием фиксированной схемы резюме пользователя из MEMORY.md и отправка резюме в текущий чат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Summarize Feishu/Lark cloud documents the user can read. Use when the…»

Summarize Feishu/Lark cloud documents the user can read. Use when the user sends a Feishu doc link (docx or wiki) and expects an auto summary without extra instructions, or explicitly asks to summarize a Feishu document. Workflow: resolve wiki to docx, read doc content via feishu_doc, summarize using the user’s fixed summary schema from MEMORY.md, and send the summary back to the current chat.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 513 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Обобщайте облачные документы Feishu/Lark, которые пользователь может читать.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураWordТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 513 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.