SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC geoskill-dinsar-coherence-analysis

Оценка многовидового комплексного коэффициента когерентности γ и интерферометрической фазы из регистрации основной/дополнительной SLC для идентификации стабильных рассеивателей и областей некогерентных изменений (изменения зданий/оползни/растительность), вывод GeoTIFF когерентности и фазы, а также статистического JSON. Оценка комплексной когерентности и интерферометрической фазы D-InSAR с многократным просмотром.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从配准主/从复SLC估计多视复相干系数γ与干涉相位，识别稳定散射体与去相关变化区（建筑变化/滑坡/植被），输出相干性与相位GeoTIFF及统…»

从配准主/从复SLC估计多视复相干系数γ与干涉相位，识别稳定散射体与去相关变化区（建筑变化/滑坡/植被），输出相干性与相位GeoTIFF及统计JSON。D-InSAR complex coherence and interferometric phase estimation with multi-looking.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 1 166 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 36 ч назад

Оценка многовидового комплексного коэффициента когерентности γ и интерферометрической фазы из регистрации основной/дополнительной SLC для идентификации…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип 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%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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: 20. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 12, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main D-InSAR tool appears locally focused, but the package includes under-disclosed credential and network helper code unrelated to the stated offline analysis purpose.
LLM: suspicious (high) · 4 авг. 2026 г.