SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF data-designer

Используйте, когда пользователь хочет создать набор данных, сгенерировать синтетические данные или построить конвейер генерации данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to create a dataset, generate synthetic data,…»

Use when the user wants to create a dataset, generate synthetic data, or build a data generation pipeline.

ClawHub Claude Code автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 113 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

Как процесс F 67/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/seed-datasets.md, references/person-sampling.md

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
67/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/seed-datasets.md, references/person-sampling.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/seed-datasets.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/person-sampling.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/seed-datasets.md, references/person-sampling.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/seed-datasets.md, references/person-sampling.md
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 12, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.