SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC landslide-susceptibility

Интегрируйте данные о рельефе, геологии, осадках, землепользовании, дорогах и прошлых оползнях для создания интерпретируемых зон подверженности с пространственной перекрестной проверкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate terrain, geology, rainfall, land cover, roads, and historica…»

Integrate terrain, geology, rainfall, land cover, roads, and historical landslide data to produce interpretable susceptibility zoning with spatial cross-validation.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v3.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 315 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 29 ч назад

Интегрируйте данные о рельефе, геологии, осадках, землепользовании, дорогах и прошлых оползнях для создания интерпретируемых зон подверженности с…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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: 2. 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 59/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (landslide-susceptibility) не совпадает с папкой (geoskill-landslide-susceptibility)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1315 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 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Review is recommended because the skill can produce landslide-analysis artifacts that are not backed by the real geospatial factors its description implies.
LLM: suspicious (high) · 31 июл. 2026 г.