SKILLEMALL.ai

AD iaiops-process

Издание iaiops для перерабатывающей промышленности — заводы химической, фармацевтической, пищевой, нефтегазовой промышленности: технологическая аппаратура HART-IP (датчики, позиционеры клапанов, ток контура), OPC-UA (чтение DCS/шлюза), Modbus-TCP/RTU (установки, анализаторы), опционально MQTT/Sparkplug B UNS, плюс межпротокольный мозг (первопричина простоя, качество данных, OEE). Используйте, когда задача упоминает HART, HART-IP, датчик, 变送器, позиционер клапана, технологическую аппаратуру, PV/SV/TV/QV, ток контура, режим burst, tap DCS или перерабатывающий завод. Только чтение, запись с подтверждением MOC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process-industry edition of iaiops — chemical / pharma / food & bevera…»

Process-industry edition of iaiops — chemical / pharma / food & beverage / oil & gas plants: HART-IP process instrumentation (transmitters, valve positioners, loop current), OPC-UA (DCS / gateway read), Modbus-TCP/RTU (skids, analyzers), optional MQTT/Sparkplug B UNS, plus the cross-protocol brain (downtime root-cause, data quality, OEE). Use when the task mentions HART, HART-IP, transmitter, 变送器, valve positioner, process instrumentation, PV/SV/TV/QV, loop current, burst mode, DCS tap, or a process plant. Read-first, MOC-gated writes.

ClawHub Agent Skills автор: wei zhou v0.27.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 579 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Издание iaiops для перерабатывающей промышленности — заводы химической, фармацевтической, пищевой, нефтегазовой промышленности: технологическая аппаратура…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

    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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1579 токенов
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 541 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This industrial diagnostics skill is mostly coherent, but it should be reviewed because it lists export, push, and publish tools without clearly documenting their approval controls.
    LLM: suspicious (high) · 3 сент. 2026 г.