SKILLEMALL.ai

BD data-query

Помощник по ответам на данные, преобразующий запросы на естественном языке в запросы к данным Excel. Активируется, когда пользователь задает вопросы, связанные с данными, такие как «Сколько DAU было вчера?», «Тенденция новых пользователей за последние 7 дней?», «Запросить данные» и т. д. Поддерживает локальные файлы Excel, автоматически выбирает текстовые таблицы или визуальные диаграммы для отображения результатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数据问答助手,将自然语言问题转换为Excel数据查询。当用户询问数据相关问题如"昨天DAU多少"、"最近7天新增用户趋势"、"查询数据"等时…»

数据问答助手,将自然语言问题转换为Excel数据查询。当用户询问数据相关问题如"昨天DAU多少"、"最近7天新增用户趋势"、"查询数据"等时激活。支持本地Excel文件,自动选择文本表格或可视化图表展示结果。

ClawHub Agent Skills автор: 没赢过 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 519 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по ответам на данные, преобразующий запросы на естественном языке в запросы к данным Excel.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураExcelИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 5. 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 49/100

  • 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 (data-query) не совпадает с папкой (ask-data)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 519 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to do what it claims: read a user-approved Excel file locally and answer data questions, without evidence of hidden upload, credential use, or file modification.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.