SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD local-api-chart-generator

Навык, специально разработанный для вызова локальных интерфейсов данных и генерации диаграмм. Принимает команды на естественном языке (например, «Я хочу долю крутящего момента за последний год для природного газа»), автоматически извлекает параметры, запрашивает локальный интерфейс, генерирует HTML-гистограмму и возвращает полный исходный код HTML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专为调用本地数据接口并生成图表展示定制的 Skill。接收自然语言指令（如“我要最近一年燃油类型为天然气的扭矩占比”），自动提取参数，请求本…»

专为调用本地数据接口并生成图表展示定制的 Skill。接收自然语言指令（如“我要最近一年燃油类型为天然气的扭矩占比”），自动提取参数，请求本地接口，生成 HTML 柱状图并返回完整的 HTML 源码。

ClawHub Agent Skills автор: z904832819 v1.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 273 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык, специально разработанный для вызова локальных интерфейсов данных и генерации диаграмм.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Обфускация obf-base64-blob build_chart.py:31
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    response = session.post(url_, json=params, timeout=10, headers={"Content-Type": "application/json","Authorization": "Bearer eyJh…VUZ
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob build_chart.py:42
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    response = session.post(url, json=params, timeout=10, headers={"Content-Type": "application/json","Authorization": "Bearer eyJh…UZF
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 273 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 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a clear charting purpose, but it hides important security-sensitive behavior including a bundled API token and unlabeled fallback data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.