AC corporate-doc-builder
Генерируйте отполированные документы .docx, вставляя контент Markdown в существующий шаблон Word, сохраняя титульный лист, оглавление, шрифты, верхние и нижние колонтитулы шаблона. Используйте, когда у пользователя есть шаблон .docx и справочные материалы (документы, электронные таблицы, слайды или исходный код), и ему нужен готовый к производству документ Word. Охватывает весь конвейер от анализа шаблона до написания глав и вставки с помощью python-docx.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate polished .docx documents by injecting Markdown content into a…»
Generate polished .docx documents by injecting Markdown content into an existing Word template, preserving the template's cover page, TOC, fonts, headers, and footers. Use when the user has a .docx template plus reference materials (documents, spreadsheets, slides, or source code) and wants a production-ready Word deliverable. Covers the full pipeline from template analysis through chapter drafting to python-docx injection.
Генерируйте отполированные документы .docx, вставляя контент Markdown в существующий шаблон Word, сохраняя титульный лист, оглавление, шрифты, верхние и…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5166 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5166 токенов
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.