SKILLEMALL.ai

BF jupyter-notebook-manager

Комплексная система управления Jupyter notebook с возможностями создания, выполнения, отладки и анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Jupyter notebook management system with creation, execution,…»

Complete Jupyter notebook management system with creation, execution, debugging, and analysis capabilities

ClawHub Hermes автор: sheng7564 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 3 265 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексная система управления Jupyter notebook с возможностями создания, выполнения, отладки и анализа.

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/notebook_debugger.py, scripts/notebook_analyzer.py, scripts/notebook_converter.py

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/notebook_debugger.py, scripts/notebook_analyzer.py, scripts/notebook_converter.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 106 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notebook_debugger.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notebook_analyzer.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notebook_converter.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notebook_reporter.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger_keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/notebook_debugger.py, scripts/notebook_analyzer.py, scripts/notebook_converter.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): scripts/notebook_debugger.py, scripts/notebook_analyzer.py, scripts/notebook_converter.py
  • 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: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Шаги. Шагов: 137
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3265 токенов
  • 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)
  • +3Длина description 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 137 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Jupyter notebook utility, but running notebooks executes local code and should be limited to trusted files or a sandbox.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.