SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC skill-flowchart

Создание блок-схем навыков, деревьев решений, диаграмм рабочих процессов. Чтение SKILL.md или файла определения навыка, извлечение узлов решений и шагов выполнения, вывод самодостаточной HTML-схемы (SVG, без зависимостей). Применимо для визуализации процесса выполнения навыка, построения дерева решений, генерации диаграммы потока принятия решений для навыка агента, визуализации рабочего процесса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成技能流程图、决策树、工作流图。读取 SKILL.md 或技能定义文件，提取决策节点与执行步骤，输出自包含 HTML 流程图（SVG，零依…»

生成技能流程图、决策树、工作流图。读取 SKILL.md 或技能定义文件，提取决策节点与执行步骤，输出自包含 HTML 流程图（SVG，零依赖）。适用于可视化 Skill 执行流程、画决策树、生成 agent skill 的 decision flow diagram、流程可视化。Reads a SKILL.md and generates a decision flowchart HTML.

ClawHub Agent Skills автор: Codery v1.0.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 836 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 ч назад

Создание блок-схем навыков, деревьев решений, диаграмм рабочих процессов.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

  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: 19. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 836 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a flowchart generator with a local Python renderer; the flagged HaluCatch files are example diagrams, not hidden runtime behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июл. 2026 г.