SKILLEMALL.ai

AC duivytools-skills

Руководство по использованию командной строки DuIvyTools (dit). Вызывается, когда агенту нужны DuIvyTools, но он не знает, как использовать команды. Функции включают: (1) Визуализация данных XVG - RMSD, RMSF, энергия, водородные связи, радиус вращения и т. д.; (2) Визуализация матриц XPM - DCCM, FEL, DSSP тепловые карты вторичной структуры; (3) Операции с индексными файлами NDX - просмотр, объединение, извлечение групп атомов; (4) Статистический анализ - среднее, стандартное отклонение, распределение, корреляция; (5) Построение диаграммы Рамачандрана; (6) Преобразование форматов данных - экспорт в CSV/DAT. Поддерживает четыре движка построения графиков: matplotlib, plotly, gnuplot, plotext.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DuIvyTools (dit) 命令行工具使用指南。当 Agent 需要使用 DuIvyTools 但不清楚命令用法时调用。功能覆盖:(1…»

DuIvyTools (dit) 命令行工具使用指南。当 Agent 需要使用 DuIvyTools 但不清楚命令用法时调用。功能覆盖:(1) XVG 数据可视化 - RMSD、RMSF、能量、氢键、回转半径等;(2) XPM 矩阵可视化 - DCCM、FEL、DSSP 二级结构热图;(3) NDX 索引文件操作 - 查看、合并、提取原子组;(4) 统计分析 - 平均值、标准差、分布、相关性;(5) 拉马钱德兰图绘制;(6) 数据格式转换 - 导出为 CSV/DAT。支持 matplotlib、plotly、gnuplot、plotext 四种绘图引擎。

ClawHub Agent Skills автор: CharlesHahn v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 803 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Руководство по использованию командной строки DuIvyTools (dit).

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

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 4. 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 803 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 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only guide for DuIvyTools command usage, with expected local file processing and no hidden or abusive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.