SKILLEMALL.ai

AB global-poverty-inequality-data

Глобальные данные о бедности и неравенстве: Запрашивайте данные Всемирного банка о бедности и неравенстве по названию страны или региона. Возвращает долю населения, живущего за чертой бедности ($2,15/$3,65/$6,85), индекс Джини, доли доходов по квинтилям/децилям и показатели крайней бедности. Используйте, когда агенту нужны глобальные данные о бедности и неравенстве, анализ развития, исследования бедности, исследования неравенства, мониторинг ЦУР, запрос данных о бедности, стране или регионе через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Global Poverty & Inequality Data: Query World Bank poverty and inequal…»

Global Poverty & Inequality Data: Query World Bank poverty and inequality data by country or region name. Returns poverty headcount at $2.15/$3.65/$6.85 thresholds, Gini index, income shares by quintile/decile, and extreme poverty metrics. Use when an agent needs global poverty & inequality data, global poverty inequality data, development analysis, poverty research, inequality studies, sdg monitoring, query poverty data, country or region through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 446 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Глобальные данные о бедности и неравенстве: Запрашивайте данные Всемирного банка о бедности и неравенстве по названию страны или региона.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — 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
B
68/100
Почти готов
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: 3. 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 68/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 71
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3446 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 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This appears to be a hosted AgentPMT query skill, with a privacy note needed because user inputs are sent to a remote service.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.