SKILLEMALL.ai

AC academic-ppt-generator

Полный набор инструментов для автоматического создания PPT для академических отчетов из PDF научных статей. **Сценарии использования**: (1) Необходимость быстрого создания PPT для академических отчетов на основе литературы (2) Организация и визуальное представление содержания после чтения литературы (3) Подготовка к групповым собраниям, обзорам литературы, академическим докладам (4) Необходимость структурированного представления проблем исследования, методов, выводов, ограничений **Ключевые слова для триггера**: "文献PPT", "汇报PPT", "学术汇报", "文献整理", "自动生成PPT", "presentation", "组会汇报", "文献分享" **Рабочий процесс**: Анализ PDF → Извлечение ключевой информации → Создание структуры PPT → Экспорт файла PowerPoint

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从学术文献PDF自动生成学术汇报PPT的完整工具链。 **使用场景**: (1) 需要根据文献快速生成学术汇报PPT (2) 文献阅读后的…»

从学术文献PDF自动生成学术汇报PPT的完整工具链。 **使用场景**: (1) 需要根据文献快速生成学术汇报PPT (2) 文献阅读后的内容整理与可视化呈现 (3) 组会汇报、文献分享、学术报告准备 (4) 需要结构化展示研究问题、方法、结论、局限 **触发关键词**: "文献PPT", "汇报PPT", "学术汇报", "文献整理", "自动生成PPT", "presentation", "组会汇报", "文献分享" **工作流程**: 分析PDF → 提取关键信息 → 生成PPT结构 → 导出PowerPoint文件

ClawHub Agent Skills автор: ziyi-z-z v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 449 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полный набор инструментов для автоматического создания PPT для академических отчетов из PDF научных статей.

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

ГенераторPowerPointИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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: 7. 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: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 449 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local PPT-generation helper with an overstated PDF-to-PPT description, but its actual files show no hidden data access, persistence, network use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.