SKILLEMALL.ai

AB am-i-using-too-many-tokens

Не слишком ли много токенов я использую? Трачу ли я токены, чтобы опровергнуть себя, а не выполнить задачу? Не слишком ли я много думаю? Используйте это каждые десять ходов в долгой задаче, когда хорошая первоначальная идея, кажется, уходит в сторону, когда прошло несколько текстовых ходов без вызова инструмента, или когда пользователь спрашивает, почему это так долго. Классифицирует ходы ассистента в этой сессии из стенограммы как действие, сбор, повторение и обдумывание, присваивает выходные токены, находит серии обдумывания и повторяющиеся идентичные вызовы. Возвращает ровно EXECUTING, RETURN_TO_PLAN или STOP_REPEATING со следующим вызовом. Плагин-реестр не нужен. Не используйте в первых трех ходах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Am I using too many tokens? Am I spending tokens to refute myself inst…»

Am I using too many tokens? Am I spending tokens to refute myself instead of executing? Am I overthinking? Use this every ten turns on a long task, when a good first idea seems to be drifting, when several text-only turns have passed without a tool call, or when the user asks why this is taking so long. Classifies this session's assistant turns from the transcript into act, gather, repeat and deliberate, attributes output tokens, finds deliberation streaks and repeated identical calls. Returns exactly EXECUTING, RETURN_TO_PLAN or STOP_REPEATING with the next call. No plugin ledger needed. Do not use in the first three turns.

ClawHub Agent Skills автор: aeneassoft v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 155 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Не слишком ли много токенов я использую?

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1155 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 632 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a small, disclosed workflow for checking token-use patterns, with transcript access that fits its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.