SKILLEMALL.ai

AC kml

Проверяйте, валидируйте, суммируйте и извлекайте данные из файлов KML и KMZ, включая количество геометрий Placemark, структуру папок, диапазоны координат, генерацию bbox, кортежи высот, проблемы упаковки Google Earth и рекомендации по преобразованию. Используйте, когда пользователь спрашивает о KML, KMZ, Google Earth placemarks, извлечении координат, очистке KML, отладке KMZ или обработке данных KML. Китайские триггеры: KML, KMZ, Google Earth, 지표 (placemarks), 坐标提取 (извлечение координат), KML 校验 (проверка KML), KMZ 解包 (распаковка KMZ), KML 数据处理 (обработка данных KML).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inspect, validate, summarize, and extract data from KML and KMZ files,…»

Inspect, validate, summarize, and extract data from KML and KMZ files, including Placemark geometry counts, Folder structure, coordinate ranges, bbox generation, altitude tuples, Google Earth packaging issues, and conversion guidance. Use when the user asks about KML, KMZ, Google Earth placemarks, coordinate extraction, KML cleanup, KMZ debugging, or KML data processing. 中文触发:KML、KMZ、谷歌地球、地标、坐标提取、KML 校验、KMZ 解包、KML 数据处理。

ClawHub Agent Skills автор: jvy v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 784 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяйте, валидируйте, суммируйте и извлекайте данные из файлов KML и KMZ, включая количество геометрий Placemark, структуру папок, диапазоны координат…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторТексты и документыИнфраструктураРазработкатип 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
C
64/100
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: 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 64/100

    • 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
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 784 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 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 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 read-only KML/KMZ inspection skill with no evidence of hidden network access, credential use, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.