SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC agent-sheet

Нативная для оболочки программа для работы с электронными таблицами в CLI для работы агента. Используйте ее для проверки рабочих книг, чтения листов/диапазонов, точной записи, передачи импорта/экспорта, построения таблиц для обзора, анализа формул и ограниченного написания скриптов в рамках рабочей книги с проверкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«shell-native spreadsheet CLI for agent work. Use it for workbook inspe…»

shell-native spreadsheet CLI for agent work. Use it for workbook inspection, sheet/range reads, precise writes, import/export handoff, review-table construction, formula analysis, and bounded workbook-native scripting with verification.

ClawHub Agent Skills автор: yangluoshen v0.1.6 MIT-0 17 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 617 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Нативная для оболочки программа для работы с электронными таблицами в CLI для работы агента.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1617 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed spreadsheet CLI helper that can read and modify local workbooks, with guidance to keep changes scoped and verified.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.