SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB gcadclaw

Генерация, изменение, проверка и исправление двумерных чертежей GstarCAD с помощью pygcadwin. Поддерживает автоматический вывод DWG для механических деталей, сборок и инженерных чертежей, включая обратную связь по скриншотам и проверку в реальных условиях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 pygcadwin 实现 GstarCAD 二维图纸的自然语言生成、修改、校验与修复。支持机械零件、装配体、工程图纸的 DWG 自动化…»

通过 pygcadwin 实现 GstarCAD 二维图纸的自然语言生成、修改、校验与修复。支持机械零件、装配体、工程图纸的 DWG 自动化输出，包含截图反馈和实体验证。

ClawHub Agent Skills автор: gstarcad v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 781 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 28 ч назад

Генерация, изменение, проверка и исправление двумерных чертежей GstarCAD с помощью pygcadwin.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкатип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 15. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 45, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1781 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)
  • +3Длина description 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a disclosed GstarCAD automation helper that writes expected local drawing and validation artifacts, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.