SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB data-viz-renderer

Создает автономные HTML/SVG инфографики из JSON-данных, включая карточки со статистикой, гистограммы, блок-схемы и смешанные дашборды. Предлагает 8 цветовых палитр и встроенные значки без внешних зависимостей. Активируется, когда пользователи запрашивают визуализацию данных, инфографику, диаграммы или дашборды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate self-contained HTML/SVG infographics from JSON data, includin…»

Generate self-contained HTML/SVG infographics from JSON data, including stat cards, bar charts, flow diagrams, and mixed dashboards. Offers 8 color palettes and built-in icons with no external dependencies. Triggered when users request data visualization, infographics, charts, or dashboards.

zebbern/claude-code-guide Agent Skills автор: zebbern 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 229 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создает автономные HTML/SVG инфографики из JSON-данных, включая карточки со статистикой, гистограммы, блок-схемы и смешанные дашборды.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикаДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1229 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.