SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB corpusgraph

Движок ETL документов, извлечения сущностей и построения графов отношений. Преобразуйте более 1000 форматов файлов в структурированные данные для поиска с автоматическим сопоставлением сущностей и отношений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Document ETL, entity extraction, and relationship graphing engine. Con…»

Document ETL, entity extraction, and relationship graphing engine. Convert 1,000+ file formats into searchable, structured data with automatic entity and relationship mapping.

ClawHub Agent Skills автор: aingestigate v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 487 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Движок ETL документов, извлечения сущностей и построения графов отношений.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураДанные 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous SKILL.md:100
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (с отрицанием — текст это запрещает)
      Use it as the primary reference for all non-trivial tasks. The guide covers upload workflows, NER processing, entity profiling, graph exploration, structured data handling, deep links, script automati
      с отрицанием

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1487 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    CorpusGraph is a disclosed document-processing integration that uses Ingestigate credentials and APIs to ingest, search, extract entities, and graph relationships from user documents.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.