SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC mapbox-data-visualization-patterns

Шаблоны для визуализации данных на картах, включая хороплетные карты, тепловые карты, 3D-визуализации, стилизацию на основе данных и анимированные данные. Охватывает типы слоев, цветовые шкалы и оптимизацию производительности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Patterns for visualizing data on maps including choropleth maps, heat…»

Patterns for visualizing data on maps including choropleth maps, heat maps, 3D visualizations, data-driven styling, and animated data. Covers layer types, color scales, and performance optimization.

ClawHub Agent Skills автор: Mapbox v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 071 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Шаблоны для визуализации данных на картах, включая хороплетные карты, тепловые карты, 3D-визуализации, стилизацию на основе данных и анимированные данные.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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
    • 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: 9. 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 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2071 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only Mapbox visualization skill; its main caveat is a popup example that should be sanitized before use with untrusted map data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.