SKILLEMALL.ai

AC spreadsheet-automation

Превращает Google Таблицы в мощную базу данных и движок рабочих процессов с помощью формул, Apps Script и интеграций. Используйте при создании систем в Таблицах, автоматизации ввода данных, создании панелей мониторинга или замене дорогих инструментов решениями на основе электронных таблиц. Охватывает расширенные формулы, основы Apps Script, стратегии интеграции и реальные примеры рабочих процессов. Активируется по запросам «автоматизировать электронную таблицу», «автоматизация Google Таблиц», «Apps Script», «рабочий процесс электронной таблицы», «Таблицы как база данных», «автоматизировать ввод данных».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn Google Sheets into a powerful database and workflow engine using…»

Turn Google Sheets into a powerful database and workflow engine using formulas, Apps Script, and integrations. Use when building systems in Sheets, automating data entry, creating dashboards, or replacing expensive tools with spreadsheet-based solutions. Covers advanced formulas, Apps Script basics, integration strategies, and real workflow examples. Trigger on "automate spreadsheet", "Google Sheets automation", "Apps Script", "spreadsheet workflow", "Sheets as database", "automate data entry".

ClawHub Agent Skills автор: Jatin Khatri v0.1.0 2 файла тело ≈ 4 313 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превращает Google Таблицы в мощную базу данных и движок рабочих процессов с помощью формул, Apps Script и интеграций.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGoogle SheetsДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4313 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 103, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
    • +4Есть примеры (23 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only spreadsheet automation guide with powerful examples that users should test carefully before applying to real sheets or accounts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.