SKILLEMALL.ai

BC ai-slides-zh

Создание презентаций PowerPoint одним кликом на основе заголовка, плана или заметок. Включает титульный слайд, содержание, основную часть и заключение. Идеально подходит для менеджеров по продажам (предложения клиентам), менеджеров по продукту (планы проектов), HR (учебные материалы), финансистов (годовые отчеты), маркетологов (презентации для инвесторов) и руководителей (отчеты о работе). Автоматическое профессиональное форматирование, четкая логика, готово к использованию. Ключевые слова для поиска: сделать PPT / создать слайды / быстро сделать презентацию / автозаполнение шаблона PPT / материалы для совещаний и обучения / создание бизнес-плана / презентация для инвесторов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI PPT生成 / 智能幻灯片制作 / 演示文稿自动撰写 / AI slides generator。一键从标题、大纲或笔记生成专业完整的…»

AI PPT生成 / 智能幻灯片制作 / 演示文稿自动撰写 / AI slides generator。一键从标题、大纲或笔记生成专业完整的PowerPoint演示文稿,包含标题页、目录、正文、总结页等完整结构。特别适合销售经理做客户提案、产品经理做项目方案、HR做培训课件、财务做年终汇报、市场做招商路演、管理者做工作汇报的快速成稿需求。自动排版专业、内容逻辑清晰、即开即用。搜索触发词:做PPT / 生成幻灯片 / 快速制作演示文稿 / PPT模板自动填充 / 会议汇报课件 / 商业计划书制作 / 路演融资演稿

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 99 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание презентаций PowerPoint одним кликом на основе заголовка, плана или заметок.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPowerPointИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 2. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 99 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This Chinese slide-generation skill only instructs an agent to create PowerPoint presentations and shows no hidden code, credential use, persistence, or unrelated access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.