SKILLEMALL.ai

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:

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 298 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

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

ИнтеграцияExcelSupabaseДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:289
    Строка, 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-token package-lock.json:305
    Строка, 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-token package-lock.json:318
    Строка, 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-token package-lock.json:331
    Строка, 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-token package-lock.json:347
    Строка, 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-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description 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.