SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 爱图表-智能图表

Интеллектуальная генерация диаграмм ИИ. Пользователь загружает данные или вставляет таблицу, автоматически генерируются визуальные диаграммы (гистограммы, линейные графики, круговые диаграммы, облака слов, диаграммы Санки, карты и т. д. — более 40 видов). Триггеры: создать диаграмму, сделать диаграмму, визуализировать данные, создать диаграмму из таблицы, гистограмма, линейный график, круговая диаграмма, облако слов, create chart, make a chart, visualize data.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI智能图表生成。用户上传数据或粘贴表格，自动生成可视化图表（柱状图、折线图、饼图、词云图、桑基图、地图等40+种）。触发词：创建图表、做图…»

AI智能图表生成。用户上传数据或粘贴表格，自动生成可视化图表（柱状图、折线图、饼图、词云图、桑基图、地图等40+种）。触发词：创建图表、做图表、可视化数据、用表格生成图表、柱状图、折线图、饼图、词云图、create chart、make a chart、visualize data。

ClawHub Agent Skills автор: 爱图表 v1.2.5 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 727 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная генерация диаграмм ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип 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
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/aitubiao-cli.sh:281
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    echo "  API_KEY: ${api_…:12}...${api_key: -4}"
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/aitubiao-cli.sh:289
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    echo "  API_KEY: ${API_…:12}...${API_KEY: -4}"
    заглушка

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 4, column 1: license: MIT license: MIT ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (爱图表-智能图表) не совпадает с папкой (aitubiao-ai-chart)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 93
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3727 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real AI chart integration, but it asks for a persistent API key, sends user data to a third-party service, and bundles broader API powers than chart generation needs.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.