SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB toc-generator

Когда пользователь хочет добавить, оптимизировать или проверить оглавление (TOC) для длинного контента. Также используйте, когда пользователь упоминает «TOC», «оглавление», «оглавление для статьи», «TOC статьи», «переходные ссылки», «структура контента», «навигация по статье», «навигация по странице», «добавить TOC в блог» или «TOC для длинного контента». Для шаблона SEO статьи используйте article-page-generator.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to add, optimize, or audit table of contents (TOC)…»

When the user wants to add, optimize, or audit table of contents (TOC) for long-form content. Also use when the user mentions "TOC," "table of contents," "table of contents for article," "article TOC," "jump links," "content outline," "article navigation," "in-page navigation," "add TOC to blog," or "TOC for long content." For article SEO template, use article-page-generator.

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 809 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Когда пользователь хочет добавить, оптимизировать или проверить оглавление (TOC) для длинного контента.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторТексты и документытип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 809 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only table-of-contents helper with narrow, disclosed local context reading and no executable or privileged behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.