SKILLEMALL.ai

BF interactive-architecture-diagram

Мощный инструмент для автоматического создания AI-графики и визуализации сложной информации (на базе ContextWeave). Поддерживает визуализацию кода и системной архитектуры, а также применим для структурирования сложной логики, преобразования баз знаний, создания бизнес-процессов, ментальных карт и графиков структурированной информации из длинных текстов. С помощью глубокого семантического анализа и оркестровки запросов, преобразует неясные тексты и сложные знания в четкие и интуитивно понятные графические представления одним кликом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«强大的AI自动化绘图与复杂信息可视化工具(基于 ContextWeave)。不仅支持代码与系统架构的可视化,更广泛适用于复杂逻辑梳理、知识库…»

强大的AI自动化绘图与复杂信息可视化工具(基于 ContextWeave)。不仅支持代码与系统架构的可视化,更广泛适用于复杂逻辑梳理、知识库转换、业务流程图、思维导图及长文本的结构化信息图生成。通过深度的语义分析与请求编排,一键将晦涩文本与复杂知识转化为清晰直观的图形表达。

ClawHub Agent Skills автор: ContextWeave v0.1.18 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 714 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мощный инструмент для автоматического создания AI-графики и визуализации сложной информации (на базе ContextWeave).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 11. 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/...

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/...
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 108
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1714 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed remote diagram-generation skill, but users should avoid sending confidential diagrams or source details unless they trust the ContextWeave backend.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.