BC OpenClaw Data Importer Skill
AI-инструмент для загрузки данных из CSV, JSON, XLSX с автоматическим созданием схемы и интеграцией с Supabase.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«<!-- SKILL-META id: flexible-data-importer version: 1.0.0 author: Open…»
<!-- SKILL-META id: flexible-data-importer version: 1.0.0 author: OpenClaw description: AI-driven data ingestion for CSV, JSON, XLSX with auto-schema generation and Supabase integration. capabilities:
AI-инструмент для загрузки данных из CSV, JSON, XLSX с автоматическим созданием схемы и интеграцией с Supabase.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-tokenpackage-lock.json:289Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"integrity": "sha5…ywo+qwL+oL8H…C1U+vRfLQDvw==",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:305Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha512-Yqfm+XDx0+Prh3…1yC+JWZ2…IL7+vK+Clp7…D7g==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:318Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…xZl+RoGR…fbT/ZgrF…0EA==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:331Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…3bJ+V0If…IXN+CL65…a4w==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:347Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"integrity": "sha5…H47+FFon…OsV/4+RRsz…0ig==",
в кавычках
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (OpenClaw Data Importer Skill) не совпадает с папкой (flexible-data-importer)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 298 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.