SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD ppt-pro

Полноценный ИИ-помощник для создания профессиональных PPT-презентаций. Имитирует полный рабочий процесс ведущих компаний по дизайну PPT (исследование потребностей -> сбор информации -> планирование структуры -> черновик -> дизайн), выдает высококачественные презентации в формате HTML с возможностью конвертации в редактируемый PPTX. Активируется, когда пользователь упоминает создание PPT, создание презентаций, создание слайдов, создание слайд-шоу, создание отчетных материалов, создание учебных материалов, создание deck для питч-сессий, создание страниц представления продукта. Также подходит для сценариев, требующих преобразования контента в формат презентации, таких как "помоги мне сделать эту статью в виде PPT".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业 PPT 演示文稿全流程 AI 生成助手。模拟顶级 PPT 设计公司的完整工作流 （需求调研 -> 资料搜集 -> 大纲策划 -> 策划…»

专业 PPT 演示文稿全流程 AI 生成助手。模拟顶级 PPT 设计公司的完整工作流 （需求调研 -> 资料搜集 -> 大纲策划 -> 策划稿 -> 设计稿），输出高质量 HTML 格式演示文稿并可转换为可编辑 PPTX。当用户提到制作 PPT、做演示文稿、做 slides、 做幻灯片、做汇报材料、做培训课件、做路演 deck、做产品介绍页面时触发。也适用于 "帮我把这篇文档做成 PPT"等需要将内容转化为演示格式的场景。

ClawHub Agent Skills автор: in12hacker v9.7.0 MIT-0 80 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 902 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Полноценный ИИ-помощник для создания профессиональных PPT-презентаций.

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

ПроцедураPowerPointPlaywrightТексты и документыИИ и агентытип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
73
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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/extract_slides.js:59
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox", "--disable-gpu", "--font-render-hinting=none"],
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/html2png.py:31
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox', '--disable-gpu',
    детекторстрока в коде
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:74
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…bKX+KS9G…yMA/NhKJ…RGz/Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:135
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Wwy+ghLE…vfU/YnxW…fdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:163
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DYr+NSUK…Itc/irNR…37y+AMujNyNtG+1Rggw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:236
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…2BV+FY5ZFezP/ypmwayk68+NzzA…NFD/uUmBJuGoXw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:254
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…vZS+VIDU…jX4+qx9M…saQ==",
    детектор

Просканировано файлов: 80. 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")

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 (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2902 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
  • -38 из 19 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This presentation skill is largely purpose-aligned, but it needs Review because some helper paths can install packages, run browser automation, alter WPS settings, and read files outside the intended reference folder.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.