SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC geoskill-sar-crop-classification

Классификация сельскохозяйственных культур на основе многовременных рядов обратного рассеяния SAR: попиксельные временные ряды/статистика/фенологические характеристики + случайный лес. Классификация сельскохозяйственных культур SAR по многовременным рядам обратного рассеяния с использованием попиксельных фенологических характеристик и случайного леса. Режим синтеза генерирует временные ряды истинных значений для риса/пшеницы/кукурузы и оценивает точность, выводя классификацию GeoTIFF + статистику площади + JSON матрицы ошибок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification fr…»

基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 537 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Классификация сельскохозяйственных культур на основе многовременных рядов обратного рассеяния SAR: попиксельные временные ряды/статистика/фенологические…

Как процесс C 62/100 · 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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 62/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 537 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 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main classifier is local, but the package includes undisclosed credential and network helper code, including hardcoded Earthdata credentials, so it should be reviewed before install.
LLM: suspicious (high) · 4 авг. 2026 г.