SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC graphql_graph_mapping

Сопоставляет GraphQL-запросы и схемы с операциями базовой графовой базы данных, позволяя приложениям получать доступ к данным графа знаний через GraphQL API. Транслирует схемы/запросы GraphQL в Cypher, Gremlin, SPARQL и преобразует результаты обратно в формат ответа GraphQL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Map GraphQL queries and schemas to underlying graph database operation…»

Map GraphQL queries and schemas to underlying graph database operations, enabling applications to access knowledge graph data through GraphQL APIs. Translates GraphQL schemas/queries to Cypher, Gremlin, SPARQL, and resolves results back to GraphQL response format.

ClawHub Hermes автор: Muhammad Asif v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 534 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Сопоставляет GraphQL-запросы и схемы с операциями базовой графовой базы данных, позволяя приложениям получать доступ к данным графа знаний через GraphQL API.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 264 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 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 (graphql_graph_mapping) не совпадает с папкой (graphql-graph-mapping)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 99
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2534 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent GraphQL-to-graph mapping skill, but it presents production-ready database query generation while building unparameterized queries from user input and giving little safety guidance for live or mutating database use.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.