SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC find-skills-combo

Находите и рекомендуйте **комбинации** навыков агента для выполнения сложных, многогранных задач. Предоставляет две стратегии рекомендаций — **Максимальное качество** (лучший навык для подзадачи) и **Минимальные зависимости** (наименьшее количество установок). Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет найти навыки, спрашивает «как мне сделать X», «найди навык для X» или описывает задачу, которая, вероятно, требует совместной работы нескольких возможностей. Также используйте, когда пользователь упоминает составление рабочих процессов, создание конвейеров или нуждается в помощи в нескольких областях одновременно — даже если он говорит только «найди мне навык». Этот навык заменяет простой поиск по одному навыку, разбивая задачу на подзадачи и собирая оптимальный портфель навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover and recommend **combinations** of agent skills to complete co…»

Discover and recommend **combinations** of agent skills to complete complex, multi-faceted tasks. Provides two recommendation strategies — **Maximum Quality** (best skill per subtask) and **Minimum Dependencies** (fewest installs). Use this skill whenever the user wants to find skills, asks "how do I do X", "find a skill for X", or describes a task that likely requires multiple capabilities working together. Also use when the user mentions composing workflows, building pipelines, or needs help across several domains at once — even if they only say "find me a skill". This skill supersedes simple single-skill search by decomposing the task into subtasks and assembling an optimal skill portfolio.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 394 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Находите и рекомендуйте комбинации навыков агента для выполнения сложных, многогранных задач.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Обфускация
Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Обфускация uni-zero-width SKILL.md:251
    Невидимые символы нулевой ширины (возможен скрытый текст) (4 шт.)
    ␀```bash

Просканировано файлов: 2. 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 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4394 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 86, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 702 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.