SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD chart-image

Генерируйте изображения графиков для публикаций из данных. Поддерживает линейные, столбчатые, площадные, точечные, свечные, круговые/кольцевые, тепловые карты, многосерийные и стековые диаграммы. Используйте для визуализации данных, создания графиков, построения временных рядов или генерации изображений графиков для отчетов/оповещений. Разработан для развертывания на Fly.io/VPS — без нативной компиляции, без Puppeteer, без браузера. Чистый Node.js с предварительно скомпилированными бинарными файлами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate publication-quality chart images from data. Supports line, ba…»

Generate publication-quality chart images from data. Supports line, bar, area, point, candlestick, pie/donut, heatmap, multi-series, and stacked charts. Use when visualizing data, creating graphs, plotting time series, or generating chart images for reports/alerts. Designed for Fly.io/VPS deployments - no native compilation, no Puppeteer, no browser required. Pure Node.js with prebuilt binaries.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов тело ≈ 2 602 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Генерируйте изображения графиков для публикаций из данных.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPlaywrightМедиа и видеоИнфраструктураРазработкатип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:199
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…xgu+qFKS…BMQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:243
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-y/5PCd+mP4CA/sPDKl2961b+C9d+vPAv…CuH+1kW8…a4Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:438
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…ykh+CeBd…VHy+moaqkpL/jqQq…W4A==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:469
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…oDP+fZsw/ZerEMsW/pyzsRbElpsL/DBVW…5Eg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:578
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…baG+fGVuc/dxO6…j2Q==",
      детектор

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "provides"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2602 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.