SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC geospatial-report-generator

Рендерит отчеты (HTML/DOCX/PDF) из output-manifest.json других навыков. Только вспомогательный инструмент — не анализирует данные, ничего не скачивает. Рабочий процесс: сначала запустите другой навык для создания output-manifest.json, затем передайте манифест (или его родительскую директорию) этому навыку для рендеринга финального отчета. Используйте, когда у пользователя уже есть результаты работы навыка, и ему нужен отформатированный документ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Render reports (HTML/DOCX/PDF) from other skills' output-manifest.json…»

Render reports (HTML/DOCX/PDF) from other skills' output-manifest.json. Auxiliary tool only — does not analyze data, does not download anything. Workflow: run another skill to produce output-manifest.json first, then hand the manifest (or its parent directory) to this skill to render the final report. Use when the user already has skill outputs and wants a formatted deliverable document.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v2.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 848 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Рендерит отчеты (HTML/DOCX/PDF) из output-manifest.json других навыков. Только вспомогательный инструмент — не анализирует данные, ничего не скачивает.…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, отчётность по ходу

ГенераторWordДанные 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 1. 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 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (geospatial-report-generator) не совпадает с папкой (geoskill-geospatial-report-generator)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 848 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This report-rendering skill mostly matches its purpose, but it under-discloses risky rendering and dependency behavior that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 31 июл. 2026 г.