SKILLEMALL.ai

AC has-another-agent-solved-this

Решил ли эту проблему другой агент или сессия на этой машине? Был ли этот хост уже достигнут? Используйте это перед дорогостоящим или сложным извлечением данных, при работе с другим агентом, когда хост труднодоступен, или перед повторным извлечением чего-то, что другая сессия уже могла сохранить. Находит недавние успешные запросы к хосту от других сессий — инструмент, маршрут, статус, как давно это было. Возвращает ровно REUSE_ROUTE, ASK_THAT_SESSION или YOU_ARE_FIRST. Не используйте для хостов, к которым вы уже обращались в этой сессии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Has another agent or session on this machine already solved this? Has…»

Has another agent or session on this machine already solved this? Has this host already been reached? Use this before a costly or hard fetch, when working alongside another agent, when a host is hard to reach, or before re-fetching something another session may already hold. Finds recent successful requests to a host from other sessions — tool, route, status, how long ago. Returns exactly REUSE_ROUTE, ASK_THAT_SESSION or YOU_ARE_FIRST. Do not use for hosts you have already reached yourself in this session.

ClawHub Agent Skills автор: aeneassoft v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 182 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Решил ли эту проблему другой агент или сессия на этой машине?

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

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
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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1182 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 511 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 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 disclosed local-helper workflow for checking whether another local agent session already found a working route, with no evidence of hidden or malicious behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.