AB data-analysis-pro
Профессиональный навык анализа данных, предоставляющий три основные функции: анализ данных, интерпретация данных и визуализация данных. **Сценарии использования**: (1) Анализ данных — статистика, фильтрация, агрегация, расчеты (например, «Рассчитать общий объем продаж», «Отфильтровать данные больше 100») (2) Интерпретация данных — анализ тенденций, поиск закономерностей, генерация отчетов (например, «Проанализировать тенденции продаж», «Интерпретировать изменения данных») (3) Визуализация данных — создание диаграмм, отображение данных (например, «Нарисовать гистограмму», «Создать круговую диаграмму») **Ключевые слова для активации**: анализировать данные, статистика, рассчитать, интерпретировать тенденции, создать диаграмму, визуализировать, построить график **Предварительные требования**: Установить переменную среды CHARTGEN_API_KEY (получить на chartgen.ai)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Data analysis pro skill providing three core functions: data analysis,…»
Data analysis pro skill providing three core functions: data analysis, data interpretation, and data visualization. **Use Cases**: (1) Data Analysis - Statistics, filtering, aggregation, calculation (e.g., "Calculate total sales", "Filter data greater than 100") (2) Data Interpretation - Trend analysis, pattern discovery, report generation (e.g., "Analyze sales trends", "Interpret data changes") (3) Data Visualization - Chart generation, data display (e.g., "Draw a bar chart", "Generate a pie chart") **Trigger Keywords**: analyze data, statistics, calculate, interpret trends, generate chart, visualize, plot **Prerequisites**: Set environment variable CHARTGEN_API_KEY (obtain from chartgen.ai)
Профессиональный навык анализа данных, предоставляющий три основные функции: анализ данных, интерпретация данных и визуализация данных.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1637 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 704 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.