SKILLEMALL.ai

AC majia-meeting-svg

Преобразует стенограмму или аудиозапись совещания в текстовый формат в SVG-карточку протокола совещания, которую можно напрямую переслать на мобильный телефон, и автоматически преобразует ее в PNG для удобства обмена. Создает структурированное визуальное резюме, которое могут использовать обе стороны/несколько сторон. Используйте этот навык, когда пользователь предоставляет транскрипцию аудиозаписи совещания, стенограмму, протокол совещания и запрашивает создание протокола совещания, резюме совещания, meeting minutes, диаграммы структуры совещания, SVG-протокола. Даже если пользователь просто говорит «помоги мне разобраться с этим совещанием», «сделай краткое изложение этого разговора», «подытожь совещание», это должно вызвать срабатывание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将会议逐字稿或录音转写文本转化为手机端可直接转发的 SVG 会议纪要卡片,并自动转为 PNG 方便分享。产出双方/多方都能用的结构化可视摘要…»

将会议逐字稿或录音转写文本转化为手机端可直接转发的 SVG 会议纪要卡片,并自动转为 PNG 方便分享。产出双方/多方都能用的结构化可视摘要。当用户提供会议录音转写、逐字稿、会议记录并要求生成会议纪要、会议摘要、meeting minutes、会议框架图、SVG 纪要时使用此技能。即使用户只是说「帮我整理一下这个会议」「把这段对话做个纪要」「会议总结一下」,也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: 超级马甲 v1.1.13 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 460 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует стенограмму или аудиозапись совещания в текстовый формат в SVG-карточку протокола совещания, которую можно напрямую переслать на мобильный…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1460 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill performs the advertised transcript-to-SVG/PNG workflow, but its PNG converter can automatically install a Python package into the host environment without clear upfront disclosure.
LLM: suspicious (high) · 28 июл. 2026 г.