SKILLEMALL.ai

BC chart-designer-zh

Дизайн графиков / Визуализация данных / Инструмент для создания интеллектуальных диаграмм. Одним кликом выбирает оптимальный тип диаграммы для данных, автоматически генерирует код конфигурации ECharts, Chart.js. Аналитики данных быстро создают бизнес-отчеты, менеджеры по продукту строят дашборды данных, специалисты по эксплуатации демонстрируют тенденции роста, финансовые менеджеры отчитываются о данных о деятельности, HR демонстрируют данные о найме. Поддерживает гистограммы, линейные графики, круговые диаграммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты, комбинированные диаграммы и т. д. Включает цветовые схемы, оптимизацию макета, лучшие практики визуализации. Сценарии поиска: генерация кода диаграмм, создание дашбордов данных, дизайн визуальных отчетов, быстрое освоение ECharts, автоматизация конфигурации диаграмм, отображение бизнес-данных, иллюстрации для презентаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图表设计 / 数据可视化 / 智能制图工具 / chart designer / 图表生成器。一键为数据选择最优图表类型,自动生成EChar…»

图表设计 / 数据可视化 / 智能制图工具 / chart designer / 图表生成器。一键为数据选择最优图表类型,自动生成ECharts、Chart.js配置代码。数据分析师快速制作业务报表、产品经理搭建数据大屏、运营人员展示增长趋势、财务经理汇报经营数据、HR展示招聘数据。支持柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、组合图等。包含配色方案、布局优化、可视化最佳实践。搜索场景:图表代码生成、数据看板制作、可视化报告设计、ECharts快速上手、图表配置自动化、商业数据展示、演讲PPT配图。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 217 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Дизайн графиков / Визуализация данных / Инструмент для создания интеллектуальных диаграмм.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 217 токенов

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 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
No evidence was provided or found showing hidden, destructive, or unrelated behavior in this skill.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.