SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF data-skill

Помощник, специализирующийся на высокочастотном и сложном анализе и обработке данных в повседневных офисных сценариях. Использует локальный режим выполнения кода (SQL или Python + SQLite) для обработки импорта, очистки, запросов, извлечения, объединения/разделения данных и генерации отчетов, поддерживает большие объемы данных и обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных. Используйте этот навык, когда пользователю требуется обработка файлов Excel/CSV, межтабличные запросы, создание диаграмм или вывод отчетов по анализу данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专门处理日常办公场景下的高频、复杂数据分析与处理的助手。使用本地代码执行模式（SQL 或 Python + SQLite）来处理数据导入、清…»

专门处理日常办公场景下的高频、复杂数据分析与处理的助手。使用本地代码执行模式（SQL 或 Python + SQLite）来处理数据导入、清洗、查询、提取、合并拆分及报告生成，支持大数据量且保障数据隐私安全。当用户需要处理 Excel/CSV 文件、跨表查询、生成图表或输出数据分析报告时使用此 Skill。

ClawHub Agent Skills автор: lgwanai v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 698 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник, специализирующийся на высокочастотном и сложном анализе и обработке данных в повседневных офисных сценариях.

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chart_generator.py, references/prompts/line/stacked_area.md, references/metrics.md

ПроцедураExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chart_generator.py, references/prompts/line/stacked_area.md, references/metrics.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/prompts/surface/image_surface_sushuang.md:92
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    'data:image/jpeg;charset=utf-8;base64,/9j/4AAQ…AAD/4QFU…UAA
    в кавычках

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chart_generator.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/prompts/line/stacked_area.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/metrics.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/metrics_manager.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chart_generator.py, references/prompts/line/stacked_area.md, references/metrics.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): scripts/chart_generator.py, references/prompts/line/stacked_area.md, references/metrics.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1698 токенов

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real local data-analysis skill, but it needs review because its privacy-focused claims are broader than its actual network, server, cleanup, and persistence behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.