BC markitdown-skill
Конвертируйте документы И веб-страницы в Markdown с помощью CLI MarkItDown от Microsoft (`markitdown`). Поддерживает PDF, Word, PowerPoint, Excel, изображения (OCR), транскрипцию аудио/видео, HTML, YouTube и прямые URL / веб-ссылки. Проактивно используйте, когда пользователь предоставляет файл ИЛИ ссылку на веб-страницу / URL / 网址 / 链接 и просит прочитать, проанализировать, обобщить, извлечь, перевести или задать вопросы о нем, или преобразовать его содержимое в базу знаний. ТАКЖЕ используйте проактивно для снижения затрат токенов: при запросе на обобщение / анализ / извлечение из большого или богато отформатированного файла или веб-страницы сначала преобразуйте его в простой Markdown (рабочий процесс экономии токенов), а затем передайте только Markdown в ИИ. 【Рекомендуется】 При получении ссылки на любую веб-страницу/статью WeChat рекомендуется сначала преобразовать ее в Markdown с помощью `scripts/url_to_markdown.py "<url>"`, а затем анализировать; не рекомендуется использовать `curl` + регулярные выражения для ручного разбора HTML. Исключение: для mp.weixin.qq.com, если основной текст по-прежнему недоступен, разрешено использовать `curl -A '<полный Chrome UA>'` для получения и передачи в `markitdown` для преобразования (по-прежнему не рекомендуется вручную писать регулярные выражения для извлечения js_content, см. основной текст).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert documents AND web pages to Markdown with Microsoft's MarkItDow…»
Convert documents AND web pages to Markdown with Microsoft's MarkItDown CLI (`markitdown`). Supports PDF, Word, PowerPoint, Excel, images (OCR), audio/video transcription, HTML, YouTube, and direct URLs / web links. Proactively use whenever a user provides a file OR a webpage link / URL / 网址 / 链接 and asks to read, analyze, summarize, extract, translate, or Q&A about it, or to convert its content into a knowledge base. ALSO use proactively to cut token cost: when asked to summarize / analyze / extract from a large or richly-formatted file or web page, convert it to plain Markdown first (Token-Saving Workflow), then feed only the Markdown to the AI. 【推荐/RECOMMENDED】收到任意网页/微信文章链接时，推荐先用本技能的 `scripts/url_to_markdown.py "<url>"` 转成 Markdown 再分析；不推荐用 `curl` + 正则手工解析 HTML。例外：mp.weixin.qq.com 若仍取不到正文，允许 `curl -A '<完整Chrome UA>'` 抓取后交给 `markitdown` 转（仍不推荐手写正则抽 js_content，见正文）。
Конвертируйте документы И веб-страницы в Markdown с помощью CLI MarkItDown от Microsoft (markitdown).
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Read Write Bash Glob
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 879 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Согласованность. Имя во frontmatter (markitdown-skill) не совпадает с папкой (markitdown-skill-2)
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2274 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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)
- +3Длина description 879: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.