SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB sqlbot-workspace-dashboard

Управляйте рабочими пространствами SQLBot, источниками данных, потоками ask-data и панелями мониторинга, включая перечисление и переключение контекста рабочего пространства или источника данных, вопросы к источнику данных, перечисление панелей мониторинга, просмотр деталей панелей мониторинга и экспорт панелей мониторинга в формате JPG/PNG или PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage SQLBot workspaces, datasources, ask-data flows, and dashboards,…»

Manage SQLBot workspaces, datasources, ask-data flows, and dashboards, including listing and switching workspace or datasource context, asking questions against a datasource, listing dashboards, viewing dashboard details, and exporting dashboards as JPG/PNG or PDF.

ClawHub Agent Skills автор: xuwei-fit2cloud v1.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 799 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управляйте рабочими пространствами SQLBot, источниками данных, потоками ask-data и панелями мониторинга, включая перечисление и переключение контекста…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Согласованность вес 8
40
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:95
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv reference.md:28
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

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 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (sqlbot-workspace-dashboard) не совпадает с папкой (sqlbot)
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 799 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed SQLBot helper that uses user-provided SQLBot credentials to query workspaces, datasources, chats, and dashboards, with local state and export files as expected.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.