SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD pywayne-vio-tools

Утилиты обработки данных VIO (Visual Inertial Odometry) для преобразования позы SE(3) и 3D-визуализации. Используйте при работе с матрицами SE(3) и необходимости преобразования представления позы (tx,ty,tz,qw,qx,qy,qz), 3D-визуализации траекторий позы со стрелками ориентации или преобразования и анализа данных Visual Inertial Odometry.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«VIO (Visual Inertial Odometry) data processing utilities for SE(3) pos…»

VIO (Visual Inertial Odometry) data processing utilities for SE(3) pose conversion and 3D visualization. Use when working with SE(3) matrices and need pose representation conversion (tx,ty,tz,qw,qx,qy,qz), 3D visualization of pose trajectories with orientation arrows, or Visual Inertial Odometry data transformation and analysis

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 615 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Утилиты обработки данных VIO (Visual Inertial Odometry) для преобразования позы SE(3) и 3D-визуализации.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторТексты и документыРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pywayne-vio-tools) не совпадает с папкой (tools-2)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 615 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.