AC word-to-md
Преобразует документы Word (.docx, .doc) в чистый Markdown с помощью API MinerU. Этот навык использует CLI mineru-open-api для преобразования файлов Word в хорошо отформатированный Markdown с сохранением заголовков, списков, таблиц, изображений и блоков кода. Поддерживает извлечение без токенов для мгновенного преобразования и точное извлечение для сложных документов с распознаванием таблиц и формул. Используйте, когда вас просят «конвертировать Word в Markdown», «docx в md», «превратить мой файл Word в Markdown», «Word в Markdown», «docx в md», «преобразовать документ Word в формат Markdown», «как получить Markdown из Word», «экспортировать docx как md», «Word в README для GitHub». Идеально подходит для технического письма, публикации в блогах, миграции документации из Word в Git, преобразования научных статей и создания контента для статических сайтов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Word documents (.docx, .doc) to clean Markdown using the Miner…»
Convert Word documents (.docx, .doc) to clean Markdown using the MinerU API. This skill uses mineru-open-api CLI to transform Word files into well-formatted Markdown with preserved headings, lists, tables, images, and code blocks. Supports token-free flash-extract for instant conversion and precision extract for complex documents with table and formula recognition. Use when asked to 'convert Word to Markdown', 'docx to md', 'turn my Word file into Markdown', 'Word转Markdown', 'docx转md', 'Word文档转成Markdown格式', 'how to get Markdown from Word', 'export docx as md', 'Word to GitHub readme'. Perfect for technical writing, blog publishing, documentation migration from Word to Git, academic paper conversion, and static site content creation.
Преобразует документы Word (.docx, .doc) в чистый Markdown с помощью API MinerU. Этот навык использует CLI mineru-open-api для преобразования файлов Word в…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
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. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 273 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 742 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.