SKILLEMALL.ai

AC report-viz

|- Функции включают: report, . Используйте, когда требуется анализ данных, генерация отчетов, статистические инсайты, визуализация данных. Не подходит для обработки потоковых данных в реальном времени. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации рабочих процессов. Поддерживает китайский язык, готов к использованию без сложной настройки. Результаты могут быть использованы напрямую, сокращая затраты на вторичную обработку. Предоставляет структурированный вывод и механизм обработки ошибок. Поддерживает многосценарное применение и гибкую настройку. Функции включают: viz.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|- 功能涵盖: report,。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。适用于独立开…»

|- 功能涵盖: report,。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。支持多场景应用和灵活配置。 功能涵盖: viz。

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

|- Функции включают: report, .

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 88
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2556 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 51 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a financial report visualization assistant whose file generation, API-key use, and command capability are broadly aligned with its stated purpose, though users should control where outputs and credentials are handled.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.