SKILLEMALL.ai

BD orc

Справочник по колоночному формату хранения Apache ORC. Структура файла с полосами и индексами, типы схем с правилами эволюции, кодеки сжатия (ZLIB/SNAPPY/ZSTD), CLI orc-tools, API записи Python/Java, транзакции Hive ACID, интеграция со Spark и оптимизация производительности с помощью bloom-фильтров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apache ORC columnar storage format reference. File structure with stri…»

Apache ORC columnar storage format reference. File structure with stripes and indexes, schema types with evolution rules, compression codecs (ZLIB/SNAPPY/ZSTD), orc-tools CLI, Python/Java writer APIs, Hive ACID transactions, Spark integration, and performance tuning with bloom filters.

ClawHub Hermes автор: bytesagain4 v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 137 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Справочник по колоночному формату хранения Apache ORC.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникРазработкатип 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
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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. 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».
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-long-hermes description 286 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
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 137 токенов

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)
  • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Apache ORC reference skill that displays documentation and examples without hidden credential use, persistence, or unsafe automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.