SKILLEMALL.ai

AC sn-md-to-html-report

Реорганизует и создает из длинных документов, таких как отчеты Markdown, исследовательские заметки, отраслевые анализы, стратегические меморандумы, технические белые книги, обзоры, еженедельные отчеты и т. д., самодостаточные тематические HTML-страницы с редакционной оценкой, веб-эстетикой и порядком доказательств. Используется, когда пользователь просит «преобразовать в HTML», «сделать отчет веб-страницей», «украсить отчет», «сделать тематическую страницу», «упростить обмен», «улучшить читаемость/дизайн» или «сделать отчет веб-страницей». Перед написанием HTML необходимо написать plan.md, сохранить исходные фактические утверждения и силу выводов, не использовать шаблоны и не выполнять механическое преобразование Markdown.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将 Markdown 报告、研究笔记、行业分析、战略备忘录、技术白皮书、复盘、周报等长文档,重组并创作为有编辑判断、网页美感和证据秩序的自包…»

将 Markdown 报告、研究笔记、行业分析、战略备忘录、技术白皮书、复盘、周报等长文档,重组并创作为有编辑判断、网页美感和证据秩序的自包含 HTML 专题页。用户要求“转成 HTML”“网页化报告”“美化报告”“做成专题页”“便于分享”“提升可读性/设计感”“把报告做成网页”时使用。必须先写 plan.md 再写 HTML,保留原文事实断言和结论强度,不套模板,不做机械 Markdown 转换。

ClawHub Agent Skills автор: SenseNova-Skills v2026.8.19 MIT-0 6 файлов тело ≈ 821 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Реорганизует и создает из длинных документов, таких как отчеты Markdown, исследовательские заметки, отраслевые анализы, стратегические меморандумы…

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

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 6. 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: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 821 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a documentation-only workflow for turning long Markdown reports into planned, self-contained HTML pages, with no hidden execution, credential use, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 авг. 2026 г.