SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD huo15-flow-chart

Генерация блок-схем, диаграмм дорожек, системных архитектур, диаграмм архитектуры C4, диаграмм последовательности, диаграмм состояний, ER-диаграмм, диаграмм Ганта в современной эстетике 2026 года. Цветовая схема Linear/Vercel/Radix + мягкие тени + скругленные углы + выделение цветом + слоистая структура контейнера. Ввод спецификаций YAML/JSON или исходного кода Mermaid/PlantUML/DOT, вывод SVG/PNG/PDF/draw.io; PDF по умолчанию одностраничный с адаптацией под холст без разбиения на страницы; встроенные 17 стилей (включая новые стили editorial NYT magazine / bauhaus red-yellow-blue geometric / swiss internationalist Helvetica grid с характером, добавленные в v1.4); поддержка исходных файлов draw.io + C4-PlantUML + многоуровневая архитектура Tier. Триггерные слова: блок-схема, диаграмма дорожек, диаграмма последовательности, диаграмма состояний, ER-диаграмма, системная архитектура, диаграмма C4, нарисовать блок-схему, сгенерировать блок-схему, редактировать в стиле журнала, New Yorker, NYT, Monocle, Bauhaus, основные цвета, швейцарский интернационализм, сетка Helvetica, Müller-Brockmann.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«2026 现代美学的流程图、泳道图、系统架构图、C4 架构图、时序图、状态图、ER 图、甘特图生成。Linear/Vercel/Radix…»

2026 现代美学的流程图、泳道图、系统架构图、C4 架构图、时序图、状态图、ER 图、甘特图生成。Linear/Vercel/Radix 配色 + 软阴影 + 圆角 + 判断色强调 + 容器分层。输入 YAML/JSON 规格或 Mermaid/PlantUML/DOT 源码，输出 SVG/PNG/PDF/draw.io；PDF 默认单页自适应画布不分页；内置 17 种风格（含 v1.4 新增 editorial NYT 杂志 / bauhaus 红黄蓝几何 / swiss 国际主义 Helvetica 网格 三个有性格风格）；支持 draw.io 源文件 + C4-PlantUML + 架构 Tier 分层。触发词：流程图、泳道图、时序图、状态图、ER 图、系统架构图、C4 图、画流程图、生成流程图、编辑杂志风、纽约客、NYT、Monocle、包豪斯、三原色、瑞士国际主义、Helvetica 网格、Müller-Brockmann。

ClawHub Agent Skills автор: Job Zhao v1.4.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 4 662 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерация блок-схем, диаграмм дорожек, системных архитектур, диаграмм архитектуры C4, диаграмм последовательности, диаграмм состояний, ER-диаграмм, диаграмм…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/flowchart_render.py:129
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    pup_cfg.write_text(json.dumps({"args": ["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"]}))
    детекторстрока в коде

Просканировано файлов: 19. 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 "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "aliases"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4662 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 88
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • -260 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a genuine diagram-generation skill, but it can automatically run unpinned Docker renderers and disables Chromium sandboxing without clear user opt-in.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.