SKILLEMALL.ai

AD data-analyst

Выполняйте задачи анализа данных, делегированные пользователем. Если код должен работать с файлами, убедитесь, что файл указан в параметре `upload_files`, и **уделите особое внимание** тому, что в коде вы будете напрямую использовать имя файла (например, `open('data.csv', 'r')`) для доступа к загруженным файлам, поскольку они будут размещены в рабочей директории `./`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete the data analysis tasks delegated by the user.If the code nee…»

Complete the data analysis tasks delegated by the user.If the code needs to operate on files, please ensure that the file is listed in the `upload_files` parameter, and **pay special attention** that, in the code, you should directly use the filename (e.g., `open('data.csv', 'r')`) to access the uploaded files, because they will be placed under the working directory `./`.

ClawHub Agent Skills автор: YuPeng Wu v0.1.0 2 файла тело ≈ 183 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Выполняйте задачи анализа данных, делегированные пользователем.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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: 2. 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 43/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (data-analyst) не совпадает с папкой (data-analyst-pro)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 183 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 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only data analysis skill that tells the agent to work with user-uploaded files and shows no hidden code, persistence, credentials, or exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.