AC task-decomposer
Декомпозирует сложные запросы пользователя на исполняемые подзадачи, определяет необходимые возможности, ищет существующие навыки на skills.sh и создает новые навыки, когда решение не найдено. Этот навык следует использовать, когда пользователь отправляет сложный многошаговый запрос, хочет автоматизировать рабочие процессы или нуждается в помощи по разбиению больших задач на управляемые части.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decomposes complex user requests into executable subtasks, identifies…»
Decomposes complex user requests into executable subtasks, identifies required capabilities, searches for existing skills at skills.sh, and creates new skills when no solution exists. This skill should be used when the user submits a complex multi-step request, wants to automate workflows, or needs help breaking down large tasks into manageable pieces.
Декомпозирует сложные запросы пользователя на исполняемые подзадачи, определяет необходимые возможности, ищет существующие навыки на skills.sh и создает новые…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: ClawHub, ClawHub
Как улучшить
- 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: 6. 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 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, 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
- 85Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3393 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.