AF data-analysis
Комплексный рабочий процесс анализа данных для CSV-файлов с интерактивным руководством и гибкими форматами вывода. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает: анализ данных, CSV-файлы, аналитика данных, создание отчетов, очистка данных, исследовательский анализ, бизнес-метрики, анализ продаж, анализ поведения пользователей, визуализация данных, создание дашбордов или задает вопросы вроде «что говорят эти данные?» или «проанализируй этот набор данных». Также срабатывает, когда пользователь предоставляет путь к CSV-файлу и запрашивает любой вид анализа или сводки. Этот навык предоставляет профессиональный 7-этапный рабочий процесс с проверкой качества, интерактивным выбором стратегии очистки и несколькими форматами вывода (отчет в Markdown, интерактивный HTML или полный дашборд).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive data analysis workflow for CSV files with interactive gu…»
Comprehensive data analysis workflow for CSV files with interactive guidance and flexible output formats. Use this skill whenever the user mentions: analyzing data, CSV files, data insights, generating reports, data cleaning, exploratory analysis, business metrics, sales analysis, user behavior analysis, data visualization, creating dashboards, or asks questions like "what does this data tell us?" or "analyze this dataset". Also trigger when the user provides a CSV file path and asks for any kind of analysis or summary. This skill provides a professional 7-step workflow with quality checks, interactive cleaning strategy selection, and multiple output formats (Markdown report, interactive HTML, or full dashboard).
Комплексный рабочий процесс анализа данных для CSV-файлов с интерактивным руководством и гибкими форматами вывода.
Как процесс F 57/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {chart.name}
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5742 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {chart.name}
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {chart.name}
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (data-analysis) не совпадает с папкой (yz6214589-hash-data-analysis)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5742 токенов
- 100Шаги. Шагов: 67
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 722 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 40 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (34 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.