SKILLEMALL.ai

AC geospatial-data-quality-audit

Единый аудит качества геопространственных данных для пакетов ГИС-данных. Проверяет растровые, векторные, табличные данные, NetCDF и структуру каталогов. Выдает отчеты в формате JSON/HTML, слои с проблемами, контрольные суммы и машиночитаемые коды выхода. Используйте, когда пользователь хочет проверить пакеты данных, оценить качество поставки, найти проблемы с CRS/nodata/геометрией или сгенерировать отчеты QA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified geospatial data quality audit for GIS data packages. Checks ra…»

Unified geospatial data quality audit for GIS data packages. Checks raster, vector, table, NetCDF, and directory structure. Outputs JSON/HTML reports, issue layers, checksums, and machine-readable exit codes. Use when the user wants to validate data packages, check delivery quality, find CRS/nodata/ geometry issues, or generate QA reports.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 021 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Единый аудит качества геопространственных данных для пакетов ГИС-данных.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (geospatial-data-quality-audit) не совпадает с папкой (geoskill-geospatial-data-quality-audit)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 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
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1021 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a local geospatial audit tool, but it has review-worthy packaging and report-safety issues before use.
    LLM: suspicious (medium) · 31 июл. 2026 г.