SKILLEMALL.ai

BD 多智能体-3c4b57

Учимся на видео Douyin: Мультиагентность — 【Разгромим платные курсы】Полный разбор новейшего практического руководства по мультиагентности LangGraph за 26 лет: архитектура мультиагентности + основные компоненты + практический код, сохраните! Найти такое полное руководство сложно!

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从抖音视频学习: 多智能体 — 【吊打付费】26年最新LangGraph多智能体实战教程全面剖析:多智能体架构+核心组件+代码实战,存下吧!…»

从抖音视频学习: 多智能体 — 【吊打付费】26年最新LangGraph多智能体实战教程全面剖析:多智能体架构+核心组件+代码实战,存下吧!很难找全的!

ClawHub Agent Skills автор: 534422530 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 651 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Учимся на видео Douyin: Мультиагентность — 【Разгромим платные курсы】Полный разбор новейшего практического руководства по мультиагентности LangGraph за 26 лет…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (多智能体-3c4b57) не совпадает с папкой (3c4b57)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 651 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 23. 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)
  • +3Длина description 76: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only multi-agent learning skill with messy, broad triggers but no code execution, credential access, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.