SKILLEMALL.ai

AC powerline-vegetation-risk

Выявляет разрастание растительности, быстрый рост и риски падения деревьев вдоль коридоров ЛЭП. Генерирует приоритетные точки для осмотра. Используйте при проверке растительности вблизи линий электропередач, оценке рисков падения деревьев, приоритизации маршрутов осмотра линий или генерации данных для технического обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Identify vegetation encroachment, rapid growth, and tree fall risks al…»

Identify vegetation encroachment, rapid growth, and tree fall risks along powerline corridors. Generate prioritized inspection points. Use when screening vegetation near powerlines, assessing tree fall hazards, prioritizing line inspection routes, or generating evidence for maintenance.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 368 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

Выявляет разрастание растительности, быстрый рост и риски падения деревьев вдоль коридоров ЛЭП.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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

    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: 0. 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 63/100

    • 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 (powerline-vegetation-risk) не совпадает с папкой (geoskill-powerline-vegetation-risk)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1368 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill performs a plausible powerline vegetation analysis, but it can send sensitive location inputs to remote geospatial services and persist raw run parameters without clear upfront disclosure.
    LLM: suspicious (high) · 31 июл. 2026 г.