SKILLEMALL.ai

AF dgr

Подготовленные для аудита артефакты принятия решений для выходов LLM — предположения, риски, рекомендации и контроль обзора (JSON, соответствующий схеме).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit-ready decision artifacts for LLM outputs — assumptions, risks, r…»

Audit-ready decision artifacts for LLM outputs — assumptions, risks, recommendation, and review gating (schema-valid JSON).

ClawHub Agent Skills автор: AbelTennyson v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 912 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Подготовленные для аудита артефакты принятия решений для выходов LLM — предположения, риски, рекомендации и контроль обзора (JSON, соответствующий схеме).

Как процесс F 58/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/*.md

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
58/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: dgr (ClawHub)

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/*.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): examples/*.md
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (dgr) не совпадает с папкой (abe-dgr)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 912 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a structured reasoning template that produces reviewable JSON decision records and does not run code or access private data.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.