SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC excel-data-helper

Диагностика качества данных Excel/CSV и интерактивные диаграммы — 20+ модулей сканирования, 6-мерная оценка, семантический анализ на основе агента и любая визуализация ECharts. Полностью локально. Активируйте этот навык всякий раз, когда пользователь загружает, прикрепляет или упоминает файл .csv, .xlsx, .xls или .tsv, даже без явного запроса. Немедленно представьте меню навыка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Excel/CSV data quality diagnosis & interactive charts — 20+ scan modul…»

Excel/CSV data quality diagnosis & interactive charts — 20+ scan modules, 6-dimension scoring, agent-powered semantic analysis, and any ECharts visualization. Fully local. Activate this skill whenever the user uploads, attaches, or mentions a .csv, .xlsx, .xls, or .tsv file, even without an explicit request. Present the skill menu immediately.

ClawHub Agent Skills автор: ChartGen AI v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 606 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Диагностика качества данных Excel/CSV и интерактивные диаграммы — 20+ модулей сканирования, 6-мерная оценка, семантический анализ на основе агента и любая…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (excel-data-helper) не совпадает с папкой (excel-data-quality)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 606 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 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent spreadsheet analysis skill, but users should notice that its advanced chart path can leave the local-only workflow.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.