SKILLEMALL.ai

AD financial-report-render-claw

Преобразует результаты анализа данных в изысканные, готовые к отчетности официальные файлы отчетов. Сценарии активации: у пользователя уже есть выводы анализа или результаты данных, и ему нужно создать официальный отчет, сверстать документ, подготовить материалы для отчета, экспортировать файлы в форматах PDF/Word/PPT/HTML и т. д. Также подходит для сценариев, когда пользователь просит улучшить результаты анализа, упорядочить их в виде отчета, создать диаграммы, сделать скриншоты дашбордов, сверстать и экспортировать. Основная ценность: готовность к использованию — непосредственное создание официальных файлов для отчета, не требующих ручной верстки. Ключевые слова срабатывания: создать отчет, сделать отчет, выдать отчет, верстка, экспорт PDF, экспорт Word, создание PPT, улучшить отчет, рендеринг отчета, официальный отчет, материалы для отчета, финансовый отчет, отчет о деятельности, месячный отчет, квартальный отчет, годовой отчет, подготовка отчета, упорядочить отчет, форматированный вывод, создание диаграмм, визуальный отчет, dashboard, панель управления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将数据分析结果转化为精美、可汇报的正式报告文件。激活场景:用户已有分析结论或数据结果,需要生成正式报告、排版文档、制作汇报材料、导出 PDF…»

将数据分析结果转化为精美、可汇报的正式报告文件。激活场景:用户已有分析结论或数据结果,需要生成正式报告、排版文档、制作汇报材料、导出 PDF/Word/PPT/HTML 等格式文件。也适用于用户要求将分析结果美化、整理成报告、生成图表、制作仪表板截图、排版导出等场景。核心价值:交付即用——直接生成可供汇报的正式文件,无需人工排版。触发关键词:生成报告、做报告、出报告、排版、导出 PDF、导出 Word、生成 PPT、美化报告、渲染报告、正式报告、汇报材料、财务报告、经营报告、月报、季报、年报、制作报告、整理报告、格式化输出、生成图表、可视化报告、dashboard、仪表板。

ClawHub Agent Skills автор: Ricky v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 101 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует результаты анализа данных в изысканные, готовые к отчетности официальные файлы отчетов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1101 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

  • +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 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent local report generator, but its HTML renderer can turn untrusted report content into active browser content without a clear warning.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.