SKILLEMALL.ai

BD xlsx

Когда электронные таблицы являются основным входом или выходом, используйте этот навык. 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«当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这意味着用户想要:打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv…»

当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这意味着用户想要:打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件(例如添加列、计算公式、格式化、制图、清理混乱数据);从头创建新的电子表格或从其他数据源创建;或在表格文件格式之间进行转换。当用户通过名称或路径引用电子表格文件时特别触发——即使是随意提及(如"我下载目录里的 xlsx")——并且想对其进行操作或从中生成内容。也适用于将混乱的表格数据文件(格式错误的行、错位的表头、垃圾数据)清理或重构为规范的电子表格。交付物必须是电子表格文件。当主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库管道或 Google Sheets API 集成时不触发,即使涉及表格数据也不触发。

agentscope-ai/CoPaw Agent Skills автор: agentscope-ai Apache-2.0 15 файлов · 13 скриптов тело ≈ 1 652 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Когда электронные таблицы являются основным входом или выходом, используйте этот навык.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияExcelGoogle SheetsДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 15. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xlsx) не совпадает с папкой (xlsx-zh)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 78
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1652 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +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: 76.