SKILLEMALL.ai

AB visual-explainer

Создавайте красивые, автономные HTML-страницы, которые наглядно объясняют системы, изменения кода, планы и данные. Используйте, когда пользователь запрашивает диаграмму, обзор архитектуры, обзор изменений, обзор плана, сводку проекта, сравнительную таблицу или любое визуальное объяснение технических концепций. Также используйте проактивно, когда вы собираетесь отобразить сложную ASCII-таблицу (4+ строки или 3+ столбца) — представьте ее в виде стилизованной HTML-страницы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate beautiful, self-contained HTML pages that visually explain sy…»

Generate beautiful, self-contained HTML pages that visually explain systems, code changes, plans, and data. Use when the user asks for a diagram, architecture overview, diff review, plan review, project recap, comparison table, or any visual explanation of technical concepts. Also use proactively when you are about to render a complex ASCII table (4+ rows or 3+ columns) — present it as a styled HTML page instead.

ClawHub Agent Skills автор: bengii v1.0.0 MIT-0 34 файла · 6 скриптов тело ≈ 7 874 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте красивые, автономные HTML-страницы, которые наглядно объясняют системы, изменения кода, планы и данные.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип 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
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: visual-explainer (ClawHub)

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 34. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7874 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7874 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 89
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
  • -36 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a legitimate visual-report generator, but it grants broad code/session access and includes side effects that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.