SKILLEMALL.ai

AC rooftop-solar-inventory

Оценка потенциала установки солнечных панелей на крышах зданий: доступная площадь, уклон/аспект, затенение, а также мощность/энергоэффективность/экономическая целесообразность фотоэлектрических систем. Выдает рейтинг зданий-кандидатов для установки солнечных батарей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inventory building rooftop solar potential: available area, slope/aspe…»

Inventory building rooftop solar potential: available area, slope/aspect, shading, and PV capacity/energy yield/economic viability. Outputs building-level candidate rankings for solar deployment.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v2.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 521 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценка потенциала установки солнечных панелей на крышах зданий: доступная площадь, уклон/аспект, затенение, а также мощность/энергоэффективность/экономическая…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Согласованность вес 8
40
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (rooftop-solar-inventory) не совпадает с папкой (geoskill-rooftop-solar-inventory)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), 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
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1521 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent rooftop-solar analysis skill, with manageable cautions around public data downloads, generated files, dependency pinning, and synthetic/demo outputs.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.