SKILLEMALL.ai

AB forest-health-monitor

Мониторинг снижения жизнеспособности лесного полога, стресса от засухи, повреждений вредителями или ветровалов по многовременным спектральным индексам. Различает краткосрочные колебания от устойчивого снижения, используя исторические базовые линии, конечные автоматы устойчивости и климатическую атрибуцию. Используйте при оценке здоровья леса, обнаружении аномалий или планировании полевых отборов проб.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor forest canopy vitality decline, drought stress, pest damage, o…»

Monitor forest canopy vitality decline, drought stress, pest damage, or wind throw from multi-temporal spectral indices. Distinguishes short-term fluctuations from persistent decline using historical baselines, persistence state machines, and climate attribution. Use when assessing forest health, detecting anomalies, or planning field sampling.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 500 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мониторинг снижения жизнеспособности лесного полога, стресса от засухи, повреждений вредителями или ветровалов по многовременным спектральным индексам.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, повторный запуск

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип 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
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 6. 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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (forest-health-monitor) не совпадает с папкой (geoskill-forest-health-monitor)
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1500 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is presented as real forest-health monitoring, but its main workflow generates simulated results while documenting unsupported real-data download options.
    LLM: suspicious (high) · 31 июл. 2026 г.