SKILLEMALL.ai

AD file-summary

Локальный инструмент для суммирования и анализа документов. Триггеры: 帮我总结, 总结文件, 分析文档, 分析总结, 总结一下, 分析一下 summarize for me, analyze for me, summarize the file, analyze the document, file summary, document analysis Поддерживаемые форматы: txt, docx, pdf, xlsx, xls ⚠️ Примечание о конфиденциальности: Извлеченное содержимое будет отправлено в OpenClaw LLM для суммирования/анализа — НЕ используйте с конфиденциальными файлами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«local document summary & analysis tool. triggers: 帮我总结, 总结文件, 分析文档,…»

local document summary & analysis tool. triggers: 帮我总结, 总结文件, 分析文档, 分析总结, 总结一下, 分析一下 summarize for me, analyze for me, summarize the file, analyze the document, file summary, document analysis Supported formats: txt, docx, pdf, xlsx, xls ⚠️ Privacy Note: Extracted content will be sent to OpenClaw LLM for summary/analysis — DO NOT use with sensitive/confidential files.

ClawHub Agent Skills автор: LeonThePro v1.0.4 3 файла тело ≈ 699 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Локальный инструмент для суммирования и анализа документов.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторWordExcelТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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

    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: 3. 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 42/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (file-summary) не совпадает с папкой (file-summary-zongjie)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 699 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local document summarizer, with the main cautions being local file contents sent into the OpenClaw LLM flow and automatic installation of document-reading Python packages.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.