SKILLEMALL.ai

AC global-population-demographics-data

Глобальные данные о населении и демографии: Запрашивайте общую численность населения, темпы роста, возрастную структуру, коэффициенты рождаемости, миграционные данные и городское/сельское население. Используйте, когда агенту нужны глобальные данные о населении и демографии, демографические данные населения, информация об общей численности населения и темпах роста страны, сравнение возрастных распределений между странами, анализ тенденций коэффициентов рождаемости во времени, исследование миграционных моделей по странам, запрос данных о населении по стране или региону через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Global Population & Demographics Data: Query population totals, growth…»

Global Population & Demographics Data: Query population totals, growth rates, age structure, fertility rates, migration data, and urban-rural. Use when an agent needs global population & demographics data, population demographics, look up a country's total population and growth rate, compare age distributions across countries, analyze fertility rate trends over time, research migration patterns by country, query population data, country or region through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 682 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Глобальные данные о населении и демографии: Запрашивайте общую численность населения, темпы роста, возрастную структуру, коэффициенты рождаемости…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 69, расплывчатых формулировок: 5
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3682 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed AgentPMT data-query wrapper for population and demographics information, with no executable code or hidden local behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.