SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC md-diagram-renderer

Автоматически идентифицирует блоки кода диаграмм (Mermaid/Graphviz/PlantUML) в Markdown-документах, отображает их в виде изображений и заменяет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically identify diagram code blocks (Mermaid/Graphviz/PlantUML)…»

Automatically identify diagram code blocks (Mermaid/Graphviz/PlantUML) in Markdown documents, render them as images, and replace them.

ClawHub Agent Skills автор: fireium v1.0.3 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 045 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Автоматически идентифицирует блоки кода диаграмм (Mermaid/Graphviz/PlantUML) в Markdown-документах, отображает их в виде изображений и заменяет.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторРазработкатип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (md-diagram-renderer) не совпадает с папкой (markdown-diagram-renderer)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 8, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1045 токенов

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 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it claims, but it can automatically send diagram content to third-party renderers, including PlantUML over plaintext HTTP, and can overwrite Markdown files in place.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.