SKILLEMALL.ai

AC wetland-change-monitor

Отслеживайте площадь водно-болотных угодий, частоту затопления и изменения землепользования для выявления деградации, восстановления и вторжения человека. Используйте, когда пользователь хочет отслеживать изменения водно-болотных угодий с течением времени, оценивать состояние водно-болотных угодий или обнаруживать преобразование водно-болотных угодий в другие типы землепользования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor wetland extent, inundation frequency, and land cover transitio…»

Monitor wetland extent, inundation frequency, and land cover transitions to identify degradation, recovery, and human encroachment. Use when the user wants to track wetland changes over time, assess wetland health, or detect conversion of wetlands to other land covers.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v3.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 752 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживайте площадь водно-болотных угодий, частоту затопления и изменения землепользования для выявления деградации, восстановления и вторжения человека.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

    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: 5. 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 56/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wetland-change-monitor) не совпадает с папкой (geoskill-wetland-change-monitor)
    • 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: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 752 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This wetland analysis skill is purpose-aligned and disclosed, with ordinary file outputs and optional data downloads that users should scope carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.