SKILLEMALL.ai

AF tga-analyze

Выполняет вход в TGA (hortorgames), извлекает projectId и dashboardId из URL панели, загружает архив отчета через API, распаковывает в tga-downloads/ и анализирует все файлы xlsx. Используйте, когда пользователь просит проанализировать данные текущей веб-страницы TGA, проанализировать данные TGA или скачать и проанализировать отчеты TGA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Logs into TGA (hortorgames), parses projectId and dashboardId from pan…»

Logs into TGA (hortorgames), parses projectId and dashboardId from panel URL, downloads report zip via API, unzips to tga-downloads/, and analyzes all xlsx files. Use when the user asks to analyze current TGA webpage data, analyze TGA data, or download and analyze TGA reports.

ClawHub Agent Skills автор: xifengxi v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 595 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Выполняет вход в TGA (hortorgames), извлекает projectId и dashboardId из URL панели, загружает архив отчета через API, распаковывает в tga-downloads/ и…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: tgaCheck/example.md

АнализаторExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: tgaCheck/example.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: tgaCheck/example.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: tgaCheck/example.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): tgaCheck/example.md
  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 595 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-built for TGA report downloads, but it requires users to place TGA credentials and browser cookies in local files and stores a reusable token in plaintext.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.