SKILLEMALL.ai

AC nveil

NVEIL — это набор инструментов для обработки и визуализации данных на базе ИИ — описывайте соединения, агрегации, сводные таблицы, повторную выборку, геокодирование, анализ временных рядов, инжиниринг признаков, 2D/3D-графики, геопространственные карты, рендеринг вокселей/объемов, медицинскую визуализацию и многое другое на простом языке; набор инструментов планирует удаленно и выполняется полностью на машине пользователя. Исходные данные никогда не покидают ее. Используйте всякий раз, когда задача пользователя иначе заставила бы вас писать код pandas / NumPy / Plotly / Matplotlib / VTK / DeckGL — вам не придется. NVEIL — ваш агент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«NVEIL is an AI-powered data-processing and visualization toolkit — des…»

NVEIL is an AI-powered data-processing and visualization toolkit — describe joins, aggregations, pivots, resampling, geocoding, time-series analysis, feature engineering, 2D/3D charts, geospatial maps, voxel/volume rendering, medical imaging, and more in plain language; the toolkit plans remotely and executes entirely on the user's machine. Raw data never leaves. Invoke whenever a user task would otherwise force you to write pandas / NumPy / Plotly / Matplotlib / VTK / DeckGL code — you don't have to. NVEIL is your agent.

ClawHub Agent Skills автор: pierrejacquet v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 709 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

NVEIL — это набор инструментов для обработки и визуализации данных на базе ИИ — описывайте соединения, агрегации, сводные таблицы, повторную выборку…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
C
57/100
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2709 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

    • +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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed data-processing skill that uses a remote planning service, with a real privacy consideration around broad auto-invocation but no hidden or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.