SKILLEMALL.ai

BD spatiotemporal-analysis

Метод пространственно-временного интеллектуального анализа (v2.0 полная версия). Продольная временная шкала × поперечное сравнение × перекрестное суждение, сначала необходимо выполнить поиск, а затем вынести суждение. Включает двойной режим доставки (резюме → полная версия), использование современных эмпирических исследований без академических баз данных, порог охвата цитирования, рецепт вывода в PDF, соглашение о написании от 송哥, инженерную конвейерную линию из 5 под-агентов, скрипты и шаблоны сбора данных и т. д. Триггеры: «пространственно-временной интеллектуальный анализ», «пространственно-временной анализ», «spatiotemporal», «отчет об углубленном исследовании», «анализ конкурентной среды» или когда пользователь запрашивает задачи, такие как «исследовать отношения между X и Y», включающие временное измерение + измерение сравнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«时空智能分析法(v2.0 完整版)。纵向时间线 × 横向对照 × 交汇判断,必须先检索后下判断。含双交付模式(摘要→完整版)、当代实证研究不…»

时空智能分析法(v2.0 完整版)。纵向时间线 × 横向对照 × 交汇判断,必须先检索后下判断。含双交付模式(摘要→完整版)、当代实证研究不用学术库、引用覆盖率门槛、PDF 输出配方、松哥写作约定、5 子 agent 工程化流水线、数据采集脚本与模板等。触发:「时空智能分析」「时空分析」「spatiotemporal」「深度研究报告」「竞争格局分析」,或用户要求「研究一下 X 与 Y 的关系」这类带时间维度+对照维度的题目。

ClawHub Hermes автор: viflow v2.0.2 MIT-0 12 файлов тело ≈ 3 569 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Метод пространственно-временного интеллектуального анализа (v2.0 полная версия). Продольная временная шкала × поперечное сравнение × перекрестное суждение…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 214 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 116
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3569 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
  • -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 116 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This research skill is mostly coherent, but it also includes broad skill-management instructions, persistent home-directory writes, and an unsafe external Python import that warrant careful review before installation.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.