SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD data-analyst

Экспертиза в SQL, pandas и статистическом анализе для исследования данных и получения инсайтов. Используйте при: анализе данных, написании SQL-запросов, использовании pandas, выполнении статистического анализа, или когда пользователь упоминает анализ данных, SQL, pandas, статистику или нуждается в помощи при исследовании наборов данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SQL, pandas, and statistical analysis expertise for data exploration a…»

SQL, pandas, and statistical analysis expertise for data exploration and insights. Use when: analyzing data, writing SQL queries, using pandas, performing statistical analysis, or when user mentions data analysis, SQL, pandas, statistics, or needs help exploring datasets.

ClawHub Agent Skills автор: 2072932870wh-ui v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 248 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Экспертиза в SQL, pandas и статистическом анализе для исследования данных и получения инсайтов.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикатип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (data-analyst) не совпадает с папкой (data-analyst-new)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 248 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a small instruction-only data analysis skill that fits its stated SQL, pandas, and statistics purpose and does not request extra access or installation steps.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.