SKILLEMALL.ai

AB data-vault

Сохраняет и извлекает структурированные данные в колоночном формате Lance. Используйте, когда вам нужно хранить, запрашивать или анализировать данные между сессиями — например, сохранять результаты навыков, отслеживать контекст разговора, хранить исследовательские данные или создавать базы знаний. После установки требований готов к использованию. Активируется по запросам: 'сохрани эти данные', 'сохранить в постоянное хранилище', 'сохранить информацию', 'запомни это', 'сохранить на потом', 'запросить мои данные', 'анализировать сохраненные данные', 'сохранить данные'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Persist and retrieve structured data using the Lance columnar format.…»

Persist and retrieve structured data using the Lance columnar format. Use when you need to store, query, or analyze data across sessions — such as saving skill outputs, tracking conversation context, storing research data, or building knowledge bases. After installing the requirements it's ready to use. Triggers on: 'store this data', 'save to persistant storage', 'persist information', 'remember this', 'store for later', 'query my data', 'analyze stored data', 'persist data'.

ClawHub Agent Skills автор: vitorhugoze v1.0.18 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 900 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сохраняет и извлекает структурированные данные в колоночном формате Lance.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 9. 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 74/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1900 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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)
    • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (23 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Data Vault is a coherent local data-storage skill, but its write path can store datasets outside the documented current-directory scope and it has broad persistent/destructive operations with limited safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.