SKILLEMALL.ai

BF SQL Buddy / 自然语言 SQL 查询助手

Преобразуйте естественный язык в SQL, изучайте схемы баз данных, безопасно выполняйте запросы и получайте предложения по оптимизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert natural language to SQL, explore database schemas, execute que…»

Convert natural language to SQL, explore database schemas, execute queries safely, and get optimization suggestions.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 1 202 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Преобразуйте естественный язык в SQL, изучайте схемы баз данных, безопасно выполняйте запросы и получайте предложения по оптимизации.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_validator.py

ГенераторPostgreSQLMySQLРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_validator.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 23. 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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/sql_validator.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_schema"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_schema"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_validator.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/sql_validator.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (SQL Buddy / 自然语言 SQL 查询助手) не совпадает с папкой (sql-buddy)
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1202 токенов
  • 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)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This database assistant is not malware, but it needs Review because it overstates safety while handling database credentials, write execution, schema metadata, and row samples in sensitive ways.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.