SKILLEMALL.ai

BD beautiful-mermaid

Отображает диаграммы Mermaid в виде красивых SVG, PNG или ASCII-арт. Поддерживает 6 типов диаграмм (блок-схема, последовательность, состояние, класс, ER, XY), 16 встроенных тем, 5 наборов стилей, настройку на уровне CSS, интерактивный предварительный просмотр и пакетный рендеринг. Работает в терминале, чате или веб-среде.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Render Mermaid diagrams as beautiful SVG, PNG, or ASCII art. Supports…»

Render Mermaid diagrams as beautiful SVG, PNG, or ASCII art. Supports 6 chart types (flowchart, sequence, state, class, ER, XY chart), 16 built-in themes, 5 style presets, CSS-level customization, interactive preview, and batch rendering. Works in terminal, chat, or web environments.

ClawHub Agent Skills автор: chouray v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 7 060 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отображает диаграммы Mermaid в виде красивых SVG, PNG или ASCII-арт.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
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.
  2. 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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:83
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…cAz+ivBu…Lvw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:163
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…IxX/wd5n…MGF+pv6g…i2Z+Wnj9/KjGz…4Eg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:195
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…BQM/qZ3R+9TEU…es4+qu1b…BFA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:211
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-8mL/vh8q…uJP+ZcVY…AJW+m0Et…WzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:227
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NES+HiD4…TOe+/2rdn…PWn/r/aAw==",
    детектор

Просканировано файлов: 9. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7060 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "icon"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7060 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 97
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 75 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 97 пунктов
  • +4Есть примеры (45 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill behaves like a Mermaid diagram renderer, with expected local file rendering and preview features plus minor privacy/install notes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.