SKILLEMALL.ai

AC hologres-bsi-profile-analysis

Навык анализа профилей пользователей с использованием BSI (индекса побитового среза) в Hologres для построения профилей и расчета тегов. Применим для проектирования таблиц BSI, импорта данных, совместного выбора аудитории по атрибутивным + поведенческим тегам, анализа GMV, статистики распределения тегов, запросов Top K, параллельных вычислений с секционированием и т. д. Триггеры: «BSI», «位切片索引», «画像分析», «用户画像», «标签计算», «人群圈选», «行为标签», «bsi_build», «bsi_sum», «bsi_filter», «bsi_stat», «bsi_topk», «roaring bitmap profile», «标签圈人», «分桶计算»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hologres BSI(位切片索引)画像分析 Skill,用于用户画像和标签计算。 适用于 BSI 表设计、数据导入、属性标签+行为标签联…»

Hologres BSI(位切片索引)画像分析 Skill,用于用户画像和标签计算。 适用于 BSI 表设计、数据导入、属性标签+行为标签联合人群圈选、 GMV 分析、标签分布统计、Top K 查询、分桶并行计算等场景。 Triggers: "BSI", "位切片索引", "画像分析", "用户画像", "标签计算", "人群圈选", "行为标签", "bsi_build", "bsi_sum", "bsi_filter", "bsi_stat", "bsi_topk", "roaring bitmap profile", "标签圈人", "分桶计算"

ClawHub Agent Skills автор: francis v0.2.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 708 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык анализа профилей пользователей с использованием BSI (индекса побитового среза) в Hologres для построения профилей и расчета тегов.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3708 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Hologres BSI profile-analysis guide, with disclosed database write steps that users should review before running.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.