SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD huo15-mind-map

Создание интеллект-карт в стиле «规范 + 时尚». Ввод: структура Markdown / JSON / OPML / XMind, вывод: XMind 2021+ (.xmind), OPML, FreeMind (.mm), Markdown, PNG, PDF, SVG; встроенные 13 стилей (modern / classic / dark / xiaohongshu / ocean / forest / sunset / minimal / pastel / github / editorial NYT magazine / bauhaus primary colors / swiss international style). Триггеры:思维导图, 脑图, mind map, mindmap, 生成思维导图, 导出 xmind, 画思维导图, 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.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«规范 + 时尚的思维导图生成。输入 Markdown 大纲 / JSON / OPML / XMind，输出 XMind 2021+ (.x…»

规范 + 时尚的思维导图生成。输入 Markdown 大纲 / JSON / OPML / XMind，输出 XMind 2021+ (.xmind)、OPML、FreeMind (.mm)、Markdown、PNG、PDF、SVG；内置 13 种风格（modern / classic / dark / xiaohongshu / ocean / forest / sunset / minimal / pastel / github / editorial NYT 杂志 / bauhaus 三原色 / swiss 国际主义）。触发词：思维导图、脑图、mind map、mindmap、生成思维导图、导出 xmind、画思维导图、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 v1.2.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 651 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание интеллект-карт в стиле «规范 + 时尚».

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

СправочникGitHubИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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: 7. 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 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1651 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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local mind-map conversion and rendering skill with broad activation keywords but no evidence of hidden network access, credential use, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.