SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC rs-index-calc

Расчет спектральных индексов из изображений GeoTIFF с использованием чистого Python. описание: 'Расчет спектральных индексов из изображений GeoTIFF с использованием чистого Python. Внешние зависимости не требуются. Поддерживает 10 индексов, включая NDVI, NDBI, NDWI, EVI, SAVI, MNDWI, AWEI, NBR, BSI, UI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Calculate spectral indices from GeoTIFF imagery using pure Python. des…»

Calculate spectral indices from GeoTIFF imagery using pure Python. description: 'Calculate spectral indices from GeoTIFF imagery using pure Python. No external dependencies required. Supports 10 indices including NDVI, NDBI, NDWI, EVI, SAVI, MNDWI, AWEI, NBR, BSI, UI.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 812 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 29 ч назад

Расчет спектральных индексов из изображений GeoTIFF с использованием чистого Python.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкатип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 5. 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 96: …agery using pure Python. description: 'Calculate spectral indices from GeoTIFF… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); 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 50/100

  • 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 (rs-index-calc) не совпадает с папкой (geoskill-rs-index-calc)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 812 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 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a small, disclosed GeoTIFF index-calculation helper with no evidence of hidden privileges, persistence, credential access, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.