SKILLEMALL.ai

AC nasa-dataset-catalog

Поиск, просмотр и загрузка более 52 тыс. наборов данных NASA по наукам о Земле. Объединяет автономный каталог opengeos/NASA-Earth-Data с облачными конечными точками CMR / LP DAAC earthdata / GES DISC в реальном времени. Поддерживает автономный поиск, поиск гранул онлайн, загрузку отдельных гранул с помощью токена bearer и боковой файл --qa.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search, browse, and download 52K+ NASA Earth science datasets. Combine…»

Search, browse, and download 52K+ NASA Earth science datasets. Combines the opengeos/NASA-Earth-Data offline catalog with live CMR / LP DAAC earthdata cloud / GES DISC endpoints. Supports offline search, online granule search, single-granule download with bearer token, and --qa sidecar.

ClawHub Agent Skills автор: ruiduobao v3.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 007 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Поиск, просмотр и загрузка более 52 тыс.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 3. 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")
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 136): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2007 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This NASA dataset skill is mostly purpose-aligned, but its credential handling and direct download behavior need human review before installation.
LLM: suspicious (high) · 1 авг. 2026 г.