SKILLEMALL.ai

AC slidev-datav-dashboard

Создавайте большие дашборды для визуализации данных (大屏 / 数据大屏 / 可视化大屏) в виде презентаций Slidev с использованием библиотеки компонентов datav-vue3 (DataV). Используйте, когда пользователь хочет получить дашборд с данными, экран мониторинга/командного центра или набор визуализаций, созданный с помощью Slidev — охватывает все 39 компонентов DataV (border-boxes, decorations, ScrollBoard, DigitalFlop, Charts, ActiveRingChart, WaterLevelPond и т. д.), правила дизайна больших экранов в темной теме, масштабирование холста 1920×1080, готовые макеты/панели, пример презентации и шаблон для быстрого старта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build large-screen data-visualization dashboards (大屏 / 数据大屏 / 可视化大屏) a…»

Build large-screen data-visualization dashboards (大屏 / 数据大屏 / 可视化大屏) as Slidev presentations using the datav-vue3 (DataV) component library. Use when the user wants a data dashboard, monitoring/command-center screen, or visualization deck built with Slidev — covers all 39 DataV components (border-boxes, decorations, ScrollBoard, DigitalFlop, Charts, ActiveRingChart, WaterLevelPond, etc.), dark-theme 大屏 design rules, 1920×1080 canvas scaling, ready-to-use layout/panel assets, a worked example deck, and a one-command scaffold.

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 467 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Создавайте большие дашборды для визуализации данных (大屏 / 数据大屏 / 可视化大屏) в виде презентаций Slidev с использованием библиотеки компонентов datav-vue3 (DataV).

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 14. 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 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1467 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 530 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a normal Slidev dashboard scaffold; its main risks are ordinary third-party npm and webfont dependencies.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.