SKILLEMALL.ai

BC honest-agent

Система принудительной честности: предотвращает ложь, вымысел и несоответствие слов действиям со стороны ИИ. Основные функции: (1) Автоматическое отслеживание обещаний (запись в honest-commitments.json) (2) Перехват проверки честности перед ответом (3) Параллельное распознавание медиа (выбор лучшего из больших моделей + OCR) (4) Журнал аудита честности (5) Безопасное независимое хранение. Триггерные слова: честность, ложь, вымысел, обещание, распознавание изображений, обработка медиа, я обещаю, я помогу тебе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«强制诚实系统:防止AI撒谎、虚构、言行不一。核心功能:(1) 承诺自动追踪(写入honest-commitments.json)(2) 回复…»

强制诚实系统:防止AI撒谎、虚构、言行不一。核心功能:(1) 承诺自动追踪(写入honest-commitments.json)(2) 回复前诚实校验拦截 (3) 媒体并行识别(大模型+OCR择优)(4) 诚实审计日志 (5) 安全独立存储。触发词:诚实、撒谎、虚构、承诺、图片识别、媒体处理、我承诺、我会帮你。

ClawHub Agent Skills автор: 141553 v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 936 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система принудительной честности: предотвращает ложь, вымысел и несоответствие слов действиям со стороны ИИ.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 936 токенов

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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill is coherently aimed at honesty and commitment tracking, but it can persist and replay conversation-derived commitments and logs.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.