SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD modis-lst-download

Поиск и загрузка продуктов MODIS по температуре поверхности суши (LST) от NASA LAADS DAAC. Поддерживает MOD11A1 (ежедневные, 1 км), MOD11A2 (8-дневные, 1 км), MYD11A1 и MYD11A2 со спутников Terra и Aqua. Вывод в формате GeoTIFF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and download MODIS Land Surface Temperature (LST) products from…»

Search and download MODIS Land Surface Temperature (LST) products from description: 'Search and download MODIS Land Surface Temperature (LST) products from NASA LAADS DAAC. Supports MOD11A1 (daily 1km), MOD11A2 (8-day 1km), MYD11A1, and MYD11A2 from Terra and Aqua satellites. Outputs GeoTIFF format.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v5.0.1 MIT-0 24 файла тело ≈ 2 536 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск и загрузка продуктов MODIS по температуре поверхности суши (LST) от NASA LAADS DAAC.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 1. 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: Unexpected scalar at node end at line 2, column 100: …ture (LST) products from description: 'Search and download MODIS Land Surface … ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (modis-lst-download) не совпадает с папкой (geoskill-modis-lst-download)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2536 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its MODIS download purpose, but it silently includes and can use shared hardcoded Earthdata credentials, which users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 1 авг. 2026 г.