SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD statdata-transfer

Чтение/преобразование 50+ форматов статистического ПО, полное сохранение метаданных, таких как метки переменных/значений/специальные пропущенные значения для двоичных статистических форматов. ПОЛНЫЕ побочные эффекты: проверка среды выполнения (scripts/check_env.py); может устанавливать недостающие пакеты по запросу через pip; запись основного выходного файла И может создавать боковые метаданные (например, <имя>_metadata.json рядом с CSV/TSV, встроенные в схему Parquet/Arrow) и резервные копии .bak/.bak.1 при перезаписи .hyper; может вызывать локальный интерпретатор R для файлов .rda/.rds/.RData/.mtw/.mpj/.rec через резервный механизм, ОТКЛЮЧЕННЫЙ по умолчанию и активируемый только с помощью allow_r_exec=True.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«读入/转存 50+ 统计软件格式，对统计二进制格式完整保留变量标签/值标签/特殊缺失值等元数据。副作用声明（完整）：运行环境检查（scrip…»

读入/转存 50+ 统计软件格式，对统计二进制格式完整保留变量标签/值标签/特殊缺失值等元数据。副作用声明（完整）：运行环境检查（scripts/check_env.py）；可应要求 pip 安装缺失包；写入主输出文件的同时可能生成 sidecar 元数据（CSV/TSV 旁 <名>_metadata.json、Parquet/Arrow 内嵌）及覆盖 .hyper 时的 .bak/.bak.1 备份；处理 .rda/.rds/.RData/.mtw/.mpj/.rec 时可调用本地 R 解释器，但该回退默认禁用，需 allow_r_exec=True 显式开启。 / Read/convert 50+ statistical software formats, preserving variable/value labels and missing-value metadata for binary stats formats. FULL side effects: runs environment checks (scripts/check_env.py); may optionally pip-install missing packages on request; writes the main output file AND may emit sidecar metadata (e.g. <name>_metadata.json beside CSV/TSV, embedded in Parquet/Arrow schema) and .bak/.bak.1 backups when overwriting .hyper; can invoke the local R interpreter for .rda/.rds/.RData/.mtw/.mpj/.rec files via a fallback DISABLED by default and opted in only with allow_r_exec=True.

ClawHub Agent Skills автор: Wintone Zhang v2.2.1 MIT-0 29 файлов тело ≈ 1 723 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 ч назад

Чтение/преобразование 50+ форматов статистического ПО, полное сохранение метаданных, таких как метки переменных/значений/специальные пропущенные значения для…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "cn_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_commands"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "invocable"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1723 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Длина description 881: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -317 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local statistical data converter with disclosed file writes, optional package installation, and opt-in R execution for trusted files only.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.