SKILLEMALL.ai

AC epub-converter

Конвертирует электронные книги EPUB между традиционным и упрощенным китайским. Используйте, когда: (1) пользователь предоставляет файл EPUB и просит конвертировать между традиционным/упрощенным китайским, (2) пользователь упоминает «繁简转换», «繁体转简体», «简体转繁体», «EPUB转换», (3) пользователь хочет конвертировать кодировку китайского текста в файлах электронных книг. Поддерживает двустороннюю конвертацию (традиционный→упрощенный и упрощенный→традиционный).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert EPUB ebooks between Traditional and Simplified Chinese. Use wh…»

Convert EPUB ebooks between Traditional and Simplified Chinese. Use when: (1) user provides an EPUB file and asks to convert between Traditional/Simplified Chinese, (2) user mentions "繁简转换", "繁体转简体", "简体转繁体", "EPUB转换", (3) user wants to convert Chinese text encoding in ebook files. Supports bidirectional conversion (Traditional→Simplified and Simplified→Traditional).

ClawHub Agent Skills автор: zhaojiaqi v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 725 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Конвертирует электронные книги EPUB между традиционным и упрощенным китайским.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Convert EPUB ebooks between Traditional and Simplified Chinese. Us… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 725 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly does EPUB Chinese text conversion as described, but it includes guidance to remove DRM and auto-installs unpinned Python packages on first use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.