SKILLEMALL.ai

AF kwdb-ts-anomaly-detection

Автоматизирует комплексное обнаружение аномалий для временных рядов данных, хранящихся в KaiwuDB / KWDB. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает: - обнаружение аномалий, выбросов или необычных закономерностей во временных рядах данных KWDB / KaiwuDB - проверку метрик датчиков, телеметрии IoT или данных мониторинга на наличие всплесков, падений или дрейфа - «найти аномалии», «обнаружить выбросы», «проверка 3 сигм», «STL-декомпозиция» или «аномалия временных рядов» - анализ исторических тенденций, аномальных точек или проблем с качеством данных в таблицах TS. Даже если пользователь явно не говорит «аномалия», активируйте этот навык, когда он просит проверить, проверить или пометить необычные значения во временных столбцах (целые, с плавающей запятой, двойные).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automates end-to-end anomaly detection for time-series data stored in…»

Automates end-to-end anomaly detection for time-series data stored in KaiwuDB / KWDB. Use this skill whenever the user mentions: - anomaly detection, outliers, or unusual patterns in KWDB / KaiwuDB time-series data - inspecting sensor metrics, IoT telemetry, or monitoring data for spikes, dips, or drift - "find anomalies", "detect outliers", "3-sigma check", "STL decomposition", or "time-series anomaly" - analyzing historical trends, abnormal points, or data quality issues in TS tables Even if the user does not explicitly say "anomaly", trigger this skill when they ask to inspect, validate, or flag unusual values in time-series columns (integer, float, double).

ClawHub Agent Skills автор: KWDB v1.2.1 MIT-0 14 файлов тело ≈ 995 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизирует комплексное обнаружение аномалий для временных рядов данных, хранящихся в KaiwuDB / KWDB.

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/kwdb_sql_execute.py, references/constraints.md, references/ts-select.md

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/kwdb_sql_execute.py, references/constraints.md, references/ts-select.md
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. 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/kwdb_sql_execute.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/constraints.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ts-select.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/report-template-html.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/error-handling.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/kwdb_sql_execute.py, references/constraints.md, references/ts-select.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/kwdb_sql_execute.py, references/constraints.md, references/ts-select.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 995 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 669 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real KWDB anomaly-detection skill, but it handles database credentials and includes a SQL runner that can execute and commit database-changing statements.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.