SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD landsat-download

Поиск и загрузка изображений Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 через STAC. Описание: 'Поиск и загрузка изображений Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 через STAC. Бэкенд по умолчанию — Microsoft Planetary Computer (общедоступные данные, учетная запись не требуется). Поддерживает фильтрацию по облачности, фильтрацию по пути/строке WRS-2, выбор отдельных полос, безопасную запись временных файлов .part, а также визуализацию прогресса загрузки (скорость + ETA). Используется для поиска изображений Landsat 8/9 по ограничивающему прямоугольнику / дате / облачности, выбора наборов данных (SR_B1..SR_B7, ST_B10, QA_PIXEL, QA_RADSAT) и загрузки больших файлов с визуальным отображением прогресса. English: Загрузчик изображений Landsat 8/9 Collection 2 Level 2 на основе STAC. Источник данных: Microsoft Planetary Computer (USGS Landsat Collection 2, общественное достояние). Поддерживает фильтр облачности, фильтр пути/строки WRS-2, выбор полосы, безопасную запись временных файлов .part и визуализацию прогресса (скорость + ETA).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 STAC 搜索和下载 Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 影像。 descripti…»

通过 STAC 搜索和下载 Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 影像。 description: '通过 STAC 搜索和下载 Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 影像。 默认后端是 Microsoft Planetary Computer（公开数据，无需账号）。 支持云量过滤、WRS-2 路径/行过滤、单波段选择、安全的 .part 临时文件写入 以及可视化下载进度（速度 + ETA）。 Use for Landsat 8/9 imagery search by bounding box / date / cloud cover, asset selection (SR_B1..SR_B7, ST_B10, QA_PIXEL, QA_RADSAT), and large-file downloads with visual progress. English: STAC-based Landsat 8/9 Collection 2 Level 2 downloader. Data source: Microsoft Planetary Computer (USGS Landsat Collection 2, public domain). Supports cloud-cover filter, WRS-2 path/row filter, band selection, safe .part temp writes, and visual progress (speed + ETA).

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v5.0.1 MIT-0 33 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 073 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск и загрузка изображений Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 через STAC.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторAWSРазработкаИнфраструктуратип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

    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: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: '通过 STAC 搜索和下载 Landsat 8 / Landsat 9 Collection 2 Level 2 影像。 desc… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (landsat-download) не совпадает с папкой (geoskill-landsat-download)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2073 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 716 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The main Landsat downloader is purpose-aligned, but the package includes an unrelated credential helper with embedded credentials and under-disclosed local secret/profile handling.
    LLM: suspicious (high) · 1 авг. 2026 г.