SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF data-visualization-studio

Создавайте интерактивные и статические визуализации данных из наборов данных. Поддерживает диаграммы, графики, панели мониторинга и статистические графики с несколькими выходными форматами (PNG, SVG, HTML, PDF).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create interactive and static data visualizations from datasets. Suppo…»

Create interactive and static data visualizations from datasets. Supports charts, graphs, dashboards, and statistical plots with multiple output formats (PNG, SVG, HTML, PDF).

ClawHub Agent Skills автор: zhuyu28 v1.0.0 4 файла тело ≈ 636 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создавайте интерактивные и статические визуализации данных из наборов данных.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/chart-types.md, references/styling-guide.md, references/performance.md

ГенераторДанные и аналитикатип 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%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/chart-types.md, references/styling-guide.md, references/performance.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/chart-types.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/styling-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/performance.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/chart-types.md, references/styling-guide.md, references/performance.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/chart-types.md, references/styling-guide.md, references/performance.md
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 636 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward data-visualization skill that reads user-selected datasets and writes chart files, with no evidence of hidden access, credential use, network exfiltration, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.