SKILLEMALL.ai
EN Войти

A csv_graph_loader_generator

Generate graph database loaders and triple mappings from CSV datasets. Converts tabular CSV data into graph-ready nodes, edges, and triples for graph databases or knowledge graphs.

ClawHub Hermes автор: Muhammad Asif v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 905 токенов открыть источник ↗ проанализирован 23 ч назад
ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
A
91/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «## When to Use».
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 180 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка dialect-hermes диалект Hermes: description ≤ 60 символов, «когда применять» в разделе "## When to Use", метаданные в metadata.hermes
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессная зрелость 55/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (csv_graph_loader_generator) не совпадает с папкой (csv-graph-loader-generator)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1905 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a purpose-aligned graph data generation skill with a documentation gap around downstream writes, not hidden or malicious behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.