SKILLEMALL.ai

AC spreadsheet-analysis

Сценарии использования: когда пользователю нужно анализировать XLSX или CSV, обобщать таблицы, отвечать на вопросы по содержимому ячеек, сравнивать несколько таблиц или экспортировать результаты с номерами рабочих листов и строк в качестве доказательства; не для старых версий XLS, зашифрованных файлов или выполнения макросов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用场景: 用户需要分析 XLSX 或 CSV、概括表格、依据单元格内容问答、对比多份表格,或导出带工作表与行号证据的结果时;不用于旧版 X…»

使用场景: 用户需要分析 XLSX 或 CSV、概括表格、依据单元格内容问答、对比多份表格,或导出带工作表与行号证据的结果时;不用于旧版 XLS、加密文件或宏执行。

ClawHub Agent Skills автор: YouTeacher v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 324 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сценарии использования: когда пользователю нужно анализировать XLSX или CSV, обобщать таблицы, отвечать на вопросы по содержимому ячеек, сравнивать несколько…

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

АнализаторExcelДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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

  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: 8. 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 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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 324 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 82: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to provide the advertised spreadsheet analysis, but review is warranted because a configurable server setting can redirect spreadsheet text and the API key, and crafted XLSX files could exhaust local resources.
LLM: suspicious (medium) · 7 сент. 2026 г.