SKILLEMALL.ai

BD info-vivid

Навык визуализации информации, который отображает структурированные данные в виде высококачественных диаграмм в темной теме и длинных отчетов в виде изображений. Поддерживает два типа вывода: первый — интерактивные горизонтальные гистограммы SVG/HTML без зависимостей, которые открываются непосредственно в браузере; второй — длинные отчеты в формате PNG на основе Pillow, включающие раздел заголовка, карточки KPI, текстовые абзацы, таблицы, гистограммы, группы карточек, временные шкалы, нижний колонтитул и другие модули, подходящие для сценариев отчетов мониторинга, ежедневных отчетов, рейтингов и т. д. Ключевые слова: создать диаграмму, визуализировать, нарисовать гистограмму, создать длинное изображение, отобразить отчет, диаграмма рейтинга, отчет PNG, инфографика, карточка данных, диаграмма в темной теме, make chart, visualize data, render report, bar chart, longform image

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«信息可视化技能,将结构化数据渲染为深色主题的高质量图表和长图报告。 支持两类输出:第一类是零依赖 SVG/HTML 交互式横向条形图,直接在…»

信息可视化技能,将结构化数据渲染为深色主题的高质量图表和长图报告。 支持两类输出:第一类是零依赖 SVG/HTML 交互式横向条形图,直接在浏览器打开; 第二类是基于 Pillow 的 PNG 长图报告,含标题区、KPI 卡片、文字段落、表格、 条形图、卡片组、时间线、页脚等模块,适合监控报告、日报、排行榜等场景。 触发词:生成图表、做可视化、画条形图、生成长图、渲染报告、 排行榜图、PNG报告、信息图、数据卡片、深色主题图表、 make chart、visualize data、render report、bar chart、longform image

ClawHub Agent Skills автор: TODD-9527 v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 085 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык визуализации информации, который отображает структурированные данные в виде высококачественных диаграмм в темной теме и длинных отчетов в виде…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
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.
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: 4. 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 frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "screenshots"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1085 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a chart/report generation skill with only a minor risk of activating on broad visualization requests.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.