SKILLEMALL.ai

BC china-admin-divisions

Загрузка векторных данных китайских административных единиц (провинция / город / округ / поселок / деревня) из общедоступного API map.ruiduobao.com. Поддерживает GeoJSON / Shapefile / KML / GeoPackage / SVG / PNG (только контур), древовидное детализацию, одиночную + пакетную загрузку, расчет bbox и площади с буфером 1 км. Учетные данные не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download Chinese administrative-division vector data (province / city…»

Download Chinese administrative-division vector data (province / city description: 'Download Chinese administrative-division vector data (province / city / county / town / village) from the public map.ruiduobao.com API. Supports GeoJSON / Shapefile / KML / GeoPackage / SVG / PNG (shape-only), tree-style drill-down, single + batch download, bbox and area calculation with a 1 km buffer. No credentials required.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 946 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Загрузка векторных данных китайских административных единиц (провинция / город / округ / поселок / деревня) из общедоступного API map.ruiduobao.com.…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 2, column 99: …or data (province / city description: 'Download Chinese administrative-divisio… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (china-admin-divisions) не совпадает с папкой (geoskill-china-admin-divisions)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 946 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)
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its stated purpose, but its install requirements include an unexpected unpinned dependency that users should review before installing.
LLM: suspicious (medium) · 1 авг. 2026 г.