SKILLEMALL.ai

AB claude-managed-agents

Управляет Claude Managed Agents от начала до конца через вспомогательный CLI Python, с эквивалентами ant CLI, документированными как вторичный путь. Используйте это всякий раз, когда пользователь хочет создавать, обновлять, перечислять, архивировать или просматривать агентов Claude Managed Agents, среды, сеансы или потоки событий; настраивать встроенные инструменты, серверы MCP, навыки, пакеты или сетевые настройки; отправлять сообщения сеанса, прерывания, подтверждения или результаты пользовательских инструментов; или работать с жизненным циклом бета-версии управляемых агентов Anthropic с этой машины.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Claude Managed Agents end to end through a Python helper CLI, w…»

Manage Claude Managed Agents end to end through a Python helper CLI, with ant CLI equivalents documented as a secondary path. Use this whenever the user wants to create, update, list, archive, or inspect Claude Managed Agents agents, environments, sessions, or event streams; configure built-in tools, MCP servers, skills, packages, or networking; send session messages, interrupts, confirmations, or custom tool results; or work with Anthropic's managed-agents beta lifecycle from this machine.

ClawHub Agent Skills автор: Aaron v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 078 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляет Claude Managed Agents от начала до конца через вспомогательный CLI Python, с эквивалентами ant CLI, документированными как вторичный путь.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 9. 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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 26, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (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
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 85
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2078 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 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a powerful but coherent Claude Managed Agents administration skill whose sensitive actions are disclosed and user-directed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.