SKILLEMALL.ai

BC xlsx

Используйте этот навык всякий раз, когда файл электронной таблицы является основным входом или выходом. Это означает любую задачу, в которой пользователь хочет: открыть, прочитать, отредактировать или исправить существующий файл .xlsx, .xlsm, .csv или .tsv (например, добавить столбцы, вычислить формулы, отформатировать, построить графики, очистить грязные данные); создать новую электронную таблицу с нуля или из других источников данных; или преобразовать между форматами табличных файлов. Особенно активируйте, когда пользователь ссылается на файл электронной таблицы по имени или пути — даже вскользь (например, «xlsx в моей папке загрузок») — и хочет что-то с ним сделать или получить из него. Также активируйте для очистки или реструктуризации грязных файлов табличных данных (неправильные строки, смещенные заголовки, мусорные данные) в надлежащие электронные таблицы. Результат должен быть файлом электронной таблицы. НЕ активируйте, когда основным результатом является документ Word, HTML-отчет, отдельный скрипт Python, конвейер базы данных или интеграция с Google Sheets API, даже если задействованы табличные данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or out…»

Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like "the xlsx in my downloads") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.

agentscope-ai/CoPaw Agent Skills автор: agentscope-ai Apache-2.0 15 файлов · 13 скриптов тело ≈ 2 741 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык всякий раз, когда файл электронной таблицы является основным входом или выходом.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ПроцедураExcelWordGoogle SheetsДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 15. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xlsx) не совпадает с папкой (xlsx-en)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2741 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 941: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.