SKILLEMALL.ai

BF skill-dashboard-visualizer

Предоставляет наглядную и интерактивную панель инструментов для пользователей OpenClaw, чтобы легко понимать и запоминать функциональные возможности установленных навыков, с визуальным обзором, картой возможностей и контекстными подсказками. Используйте этот навык для создания комплексной визуализации всех установленных навыков и их возможностей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Provides a highly visual and interactive dashboard for OpenClaw users…»

Provides a highly visual and interactive dashboard for OpenClaw users to easily understand and recall the functionalities of installed skills, featuring a visual overview, capability map, and contextual prompting. Use this skill to generate a comprehensive visualization of all installed skills and their capabilities.

ClawHub Agent Skills автор: brandon-zhanghaodong v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 516 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Предоставляет наглядную и интерактивную панель инструментов для пользователей OpenClaw, чтобы легко понимать и запоминать функциональные возможности…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scan_skills.py, templates/dashboard_template.md

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scan_skills.py, templates/dashboard_template.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/scan_skills.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/dashboard_template.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scan_skills.py, templates/dashboard_template.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/scan_skills.py, templates/dashboard_template.md
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-dashboard-visualizer) не совпадает с папкой (skill-navigator)
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1516 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local dashboard scaffold that reads installed skill metadata, with no observed network, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.