SKILLEMALL.ai

AB geojson

Проверяйте, валидируйте, суммируйте и устраняйте неполадки в файлах и полезных нагрузках GeoJSON, включая проверку FeatureCollection, подсчет геометрий, генерацию bbox, проверку диапазона координат и рекомендации по безопасности, связанные с CRS. Используйте, когда пользователь спрашивает о GeoJSON, FeatureCollection, валидности геометрии, 坐标范围检查, bbox, сводке GeoJSON или отладке GeoJSON.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inspect, validate, summarize, and troubleshoot GeoJSON files and paylo…»

Inspect, validate, summarize, and troubleshoot GeoJSON files and payloads, including FeatureCollection checks, geometry counting, bbox generation, coordinate range review, and CRS-related safety guidance. Use when the user asks about GeoJSON, FeatureCollection, geometry validity, 坐标范围检查, bbox, GeoJSON summary, or GeoJSON debugging.

ClawHub Agent Skills автор: jvy v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 773 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяйте, валидируйте, суммируйте и устраняйте неполадки в файлах и полезных нагрузках GeoJSON, включая проверку FeatureCollection, подсчет геометрий…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 773 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 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a small GeoJSON inspection skill that reads user-supplied GeoJSON input and runs a local Python helper without hidden network, credential, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.