SKILLEMALL.ai

AC do-i-know-enough-to-act

Достаточно ли я знаю, чтобы действовать? Действую ли я вслепую или исследую вечно? Используйте это перед первым необратимым действием (запись, выполнение, изменяющее состояние, сообщение, покупка) и когда несколько записей или команд подряд не удались. Сравнивает вызовы сбора данных (web_search, web_fetch, read, memory) с вызовами действий (exec, write, edit, message) в этой сессии и подсчитывает различные источники. Возвращает ровно ACT_NOW, GATHER_FIRST или BALANCED с одним вызовом, который нужно сделать следующим. Не используйте для чисто исследовательских задач без запланированных действий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Do I know enough to act? Am I acting blind, or exploring forever? Use…»

Do I know enough to act? Am I acting blind, or exploring forever? Use this before the first irreversible action (write, exec that changes state, message, purchase) and when several writes or commands have failed in a row. Compares gathering calls (web_search, web_fetch, read, memory) with acting calls (exec, write, edit, message) in this session and counts distinct sources. Returns exactly ACT_NOW, GATHER_FIRST or BALANCED with the one call to make next. Do not use for pure research tasks with no action planned.

ClawHub Agent Skills автор: aeneassoft v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 131 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Достаточно ли я знаю, чтобы действовать?

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ 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
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1131 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 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 helper that relies on a local ClawPhylax plugin to judge whether an agent should gather more context or act.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.