SKILLEMALL.ai

AC dual-perspective-analyzer

Разрешайте конфликты совместной работы с двойной перспективой, классифицируя их по 5 типам и применяя целевые стратегии интеграции. Используйте, когда два агента (или агент и пользователь) имеют разные подходы к одной и той же проблеме — например, качественный против количественного, стратегический против тактического, творческий против аналитического. Предоставляет таксономию конфликтов, стратегии разрешения и панель мониторинга с 5 метриками для валидации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Resolve dual-perspective collaboration conflicts by classifying them i…»

Resolve dual-perspective collaboration conflicts by classifying them into 5 types and applying targeted integration strategies. Use when two agents (or an agent and user) have different approaches to the same problem — e.g., qualitative vs. quantitative, strategic vs. tactical, creative vs. analytical. Provides conflict taxonomy, resolution strategies, and a 5-metric dashboard for validation.

ClawHub Agent Skills автор: 13458652-design v0.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 704 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Разрешайте конфликты совместной работы с двойной перспективой, классифицируя их по 5 типам и применяя целевые стратегии интеграции.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 8. 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 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1704 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only collaboration-analysis skill; its examples mention optional publishing and API-based metrics, but it does not install code or access data by itself.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.