SKILLEMALL.ai

AC software-data-admapix-raw-developer-helper

Помощь пользователям с подтвержденным спросом: пользователи агентов проявляют высокий спрос на рабочие процессы в стиле AdMapix на Clawhub. Им нужна практическая помощь в исправлении ошибок, укреплении настройки и безопасности, повышении надежности или создании смежных навыков, основанных на той же задаче. Это требование подтверждается 6 отдельными онлайн-сигналами из 4 семей источников, поэтому оно представляет собой более широкий спрос, а не единичный изолированный запрос. Используйте, когда пользователь запрашивает программное обеспечение и данные, AdMapix, необработанные данные, слои или нуждается в практическом рабочем процессе, артефакте, контрольном списке, анализе или поддержке реализации для этого требования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users with Validated demand: Agent users show strong demand for A…»

Help users with Validated demand: Agent users show strong demand for AdMapix-style workflows on Clawhub. They need practical help fixing bugs, hardening setup and safety, improving reliability, or creating adjacent skills inspired by the same job-to-be-done. This requirement is supported by 6 separate online signals across 4 source families, so it represents broader demand rather than a single isolated request.. Use when a user asks for software-and-data, admapix, raw, data, layer, or needs a practical workflow, artifact, checklist, analysis, or implementation support for this requirement.

ClawHub Agent Skills автор: Kyro v0.1.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 682 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Помощь пользователям с подтвержденным спросом: пользователи агентов проявляют высокий спрос на рабочие процессы в стиле AdMapix на Clawhub.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 0. 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 62/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (software-data-admapix-raw-developer-helper) не совпадает с папкой (software-data-admapix-raw-developer-helper-130446)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 682 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 596 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-style helper skill with overly broad activation wording, but no evidence of hidden execution, data access, persistence, credential handling, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 июл. 2026 г.