SKILLEMALL.ai

AF psychology-data-analysis

Помощник по принятию решений и выполнению анализа психологических данных. Используйте, когда пользователю необходимо анализировать данные психологических исследований, решать, какое статистическое тестирование использовать, обрабатывать данные, выполнять анализ, интерпретировать результаты. Сценарии срабатывания включают: «Помоги мне проанализировать данные», «Какое тестирование провести?», «Как сделать в SPSS?», «Анализ на Python», «Как интерпретировать результаты?», «Проверить мою гипотезу», «Анализ данных», «Обработка данных» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«心理学数据分析决策与执行助手。当用户需要分析心理学研究数据、决定使用什么统计检验、处理数据、运行分析、解读结果时使用。触发场景包括:"帮我分…»

心理学数据分析决策与执行助手。当用户需要分析心理学研究数据、决定使用什么统计检验、处理数据、运行分析、解读结果时使用。触发场景包括:"帮我分析数据"、"做什么检验"、"SPSS怎么做"、"Python分析"、"结果怎么读"、"验证我的假设"、"数据分析"、"处理数据"等。

ClawHub Agent Skills автор: wangjinhongmy-pixel v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 527 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по принятию решений и выполнению анализа психологических данных.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/apa_format.md

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/apa_format.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 7. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/apa_format.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/apa_format.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/apa_format.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 527 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local psychology statistics helper with a minor broad-trigger issue, but no hidden data access, network activity, persistence, or unsafe behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.