AC chartjs-reporter
Этот навык следует использовать, когда пользователю нужно преобразовать структурированные данные (результаты запросов, сводки CSV, записи JSON или словари/списки Python) в автономный HTML-отчет с визуализацией на основе Chart.js. Он охватывает генерацию круговых диаграмм, кольцевых диаграмм, гистограмм (вертикальных/горизонтальных), линейных диаграмм, смешанных диаграмм и карточек сводки KPI — все это встроено в самодостаточный HTML-файл с темной темой, который открывается непосредственно в любом браузере. Активируйте, когда пользователь говорит что-то вроде "生成可视化报告", "数据出图", "生成HTML图表", "把查询结果可视化", "用 Chart.js 画图", или предоставляет табличные данные и просит визуальный вывод.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user needs to turn structured data…»
This skill should be used when the user needs to turn structured data (query results, CSV summaries, JSON records, or Python dicts/lists) into a standalone HTML visualization report powered by Chart.js. It covers generating pie charts, doughnut charts, bar charts (vertical/horizontal), line charts, mixed charts, and KPI summary cards — all embedded in a dark-themed, self-contained HTML file that opens directly in any browser. Trigger when the user says things like "生成可视化报告", "数据出图", "生成HTML图表", "把查询结果可视化", "用 Chart.js 画图", or provides tabular data and asks for a visual output.
Этот навык следует использовать, когда пользователю нужно преобразовать структурированные данные (результаты запросов, сводки CSV, записи JSON или…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 5. 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 52/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 583 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.