SKILLEMALL.ai

AB space-earth-science-explorer

Исследователь космических и земных наук: Поиск и получение космических изображений, научных наборов данных, данных о землетрясениях и данных наблюдений за Землей. Используйте, когда агенту нужен исследователь космических и земных наук, поиск и получение космических изображений, научных наборов данных, данных о землетрясениях и данных наблюдений за Землей, поиск космических и астрономических изображений, обнаружение научных наборов данных, отслеживание сейсмической активности в реальном времени, изучение данных наблюдений за климатом и погодой, запрос данных космических наук, запрос через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Space & Earth Science Explorer: Search and retrieve space imagery, sci…»

Space & Earth Science Explorer: Search and retrieve space imagery, scientific datasets, earthquake events, and earth observation data. Use when an agent needs space & earth science explorer, space earth science explorer, search space and astronomy imagery, discover scientific research datasets, track real time earthquake activity, explore climate and weather observation data, query space science data, query through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 983 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Исследователь космических и земных наук: Поиск и получение космических изображений, научных наборов данных, данных о землетрясениях и данных наблюдений за…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип 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: 64
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2983 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 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 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 skill is a coherent AgentPMT remote tool wrapper for public NASA, NOAA, and USGS science data, with no local runtime, persistence, or hidden credential handling in the artifacts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.