SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD drawio-skill

Используйте, когда пользователь запрашивает диаграммы, блок-схемы, архитектурные диаграммы, ER-диаграммы, UML/последовательные/классовые диаграммы, диаграммы SysML/MBSE (определение блоков, внутренние блоки, требования, параметрические), диаграммы бизнес-процессов BPMN, блок-схемы с дорожками/кросс-функциональные, топологию сети, облачную архитектуру из манифестов Terraform или Kubernetes, изображения моделей ML/DL (Transformer/CNN/LSTM), ментальные карты или любую визуализацию. Также используйте проактивно при объяснении систем с 3+ компонентами, сложными потоками данных или взаимосвязями, которые выигрывают от визуального представления. Наиболее подходит, когда диаграмме требуется пользовательская стилизация, богатый набор фигур, дорожки или экспортируемые изображения (PNG/SVG/PDF/JPG). Генерирует .drawio XML и экспортирует локально через нативный CLI десктопного приложения draw.io.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user requests diagrams, flowcharts, architecture diagrams…»

Use when the user requests diagrams, flowcharts, architecture diagrams, ER diagrams, UML / sequence / class diagrams, SysML / MBSE diagrams (block definition, internal block, requirement, parametric), BPMN business process diagrams, swimlane / cross-functional flowcharts, network topology, cloud architecture from Terraform or Kubernetes manifests, ML/DL model figures (Transformer/CNN/LSTM), mind maps, or any visualization. Also use proactively when explaining systems with 3+ components, complex data flows, or relationships that benefit from visual representation. Best suited when the diagram needs custom styling, rich shape vocabulary, swimlanes, or exportable images (PNG/SVG/PDF/JPG). Generates .drawio XML and exports locally via the native draw.io desktop CLI.

ClawHub Hermes автор: Agents365.ai v1.34.0 MIT-0 60 файлов тело ≈ 9 850 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда пользователь запрашивает диаграммы, блок-схемы, архитектурные диаграммы, ER-диаграммы, UML/последовательные/классовые диаграммы, диаграммы…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураKubernetesTerraformИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 60. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 772 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9850 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (drawio-skill) не совпадает с папкой (drawio-pro-skill)
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9850 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 772 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
  • +3Все 37 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate draw.io diagramming skill, but it needs Review because some live-infrastructure and preset-management flows are under-scoped for the sensitive data and file operations they can touch.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.