SKILLEMALL.ai

CB Data Analysis

Анализ и визуализация данных. Запрашивайте базы данных, генерируйте отчеты, автоматизируйте электронные таблицы и превращайте необработанные данные в четкие, действенные выводы. Используйте, когда (1) вам нужно анализировать, визуализировать или объяснять данные; (2) пользователь хочет получить отчеты, панели мониторинга или метрики, преобразованные в решение; (3) работа включает SQL, Python, электронные таблицы, BI-инструменты или ноутбуки; (4) вам нужно сравнить сегменты, когорты, воронки, эксперименты или периоды времени; (5) пользователь явно устанавливает или ссылается на навык для текущей задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Data analysis and visualization. Query databases, generate reports, au…»

Data analysis and visualization. Query databases, generate reports, automate spreadsheets, and turn raw data into clear, actionable insights. Use when (1) you need to analyze, visualize, or explain data; (2) the user wants reports, dashboards, or metrics turned into a decision; (3) the work involves SQL, Python, spreadsheets, BI tools, or notebooks; (4) you need to compare segments, cohorts, funnels, experiments, or time periods; (5) the user explicitly installs or references the skill for the current task.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 767 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Анализ и визуализация данных.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
55
Не улучшает ответы прогон на моделях: 76% со скиллом · 64% без скилла
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: Data Analysis (ClawHub)

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: 7. 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Data Analysis) не совпадает с папкой (data-analysis)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1767 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Прогон на моделях · 9 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    76%
    +12 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    64%
    триггеры: +100% / −100%

    Не улучшает ответы Pass rate 76% ниже порога 80% · 7 кейсов · $0.073

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only data analysis guidance skill with no hidden access, persistence, or external data sharing instructions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.