SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC geoskill-soil-erosion-modeling

Пространственная оценка модуля эрозии почвы по модели RUSLE: A = R×K×L×S×C×P, включая шесть факторов: эрозионная сила дождя, эродируемость почвы, длина и уклон склона, растительный покров и почвозащитные мероприятия. Вычисляет модуль эрозии почвы с использованием пространственных факторов RUSLE (R K L S C P). Вывод модуля эрозии и классификации интенсивности в формате GeoTIFF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«RUSLE 模型空间化估算土壤侵蚀模数：A = R×K×L×S×C×P，含降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度、植被覆盖与水保措施六因子。Com…»

RUSLE 模型空间化估算土壤侵蚀模数：A = R×K×L×S×C×P，含降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度、植被覆盖与水保措施六因子。Computes soil erosion modulus with RUSLE (R K L S C P) spatialized factors. 输出侵蚀模数与强度分级 GeoTIFF。

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 1 099 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Пространственная оценка модуля эрозии почвы по модели RUSLE: A = R×K×L×S×C×P, включая шесть факторов: эрозионная сила дождя, эродируемость почвы, длина и…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкатип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 20. 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 59/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1099 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main erosion model is local, but the package also includes undisclosed network, download, caching, and credential code, including hardcoded Earthdata credentials.
LLM: suspicious (high) · 4 авг. 2026 г.