SKILLEMALL.ai

AB file-splitter

Разделяет большие файлы на более мелкие части с обнаружением семантических границ. Поддерживает форматы JSON, Markdown и TXT. Сохраняет целостность данных, разделяя по естественным границам (элементы массива JSON, заголовки MD, абзацы TXT). Используйте, когда: пользователю нужно разделить большие файлы, разбить на части наборы данных, сегментировать корпуса или разбить файлы на управляемые части для обработки или анализа. Триггеры: split file, chunk, segment, file splitter, JSON split, MD split, TXT split, corpus segmentation, data chunking.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Split large files into smaller chunks with semantic boundary detection…»

Split large files into smaller chunks with semantic boundary detection. Supports JSON, Markdown, and TXT formats. Preserves data integrity by splitting at natural boundaries (JSON array elements, MD headings, TXT paragraphs). Use when: user needs to split large files, chunk datasets, segment corpora, or break down files into manageable pieces for processing or analysis. Triggers: split file, chunk, segment, file splitter, JSON split, MD split, TXT split, corpus segmentation, data chunking.

ClawHub Agent Skills автор: ExpeditionHub v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Разделяет большие файлы на более мелкие части с обнаружением семантических границ.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. 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 67/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward local file-splitting tool, and its file access is disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.