SKILLEMALL.ai

AB which-path-is-worth-it

Какой путь стоит выбрать? Какой путь исследования или действия мне попробовать дальше при неполной информации? Используйте это при выборе между двумя или более подходами, планировании исследований, решении, куда потратить ограниченный бюджет, или когда пользователь спрашивает, какой вариант выбрать. Учитывая успехи, неудачи, предыдущие попытки, стоимость каждой попытки и ценность при успехе, вычисляет вероятность успеха с границами, ожидаемую ценность, безопасную ценность (нижнюю границу) и оптимистичную ценность (верхнюю границу). Возвращает ровно EXPLOIT, EXPLORE или FOLD для каждого пути с планом; имена хостов извлекают свои результаты из реестра. Не используйте с одним вариантом — тогда используйте should-i-stop-and-ask.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Which path is worth it? Which research or action path should I try nex…»

Which path is worth it? Which research or action path should I try next under incomplete information? Use this when choosing between two or more approaches, planning research, deciding where to spend a limited budget, or when the user asks which option to pursue. Given each path's successes, failures, prior, cost per attempt and value on success, computes success probability with bounds, expected value, safe value (lower bound) and optimistic value (upper bound). Returns exactly EXPLOIT, EXPLORE or FOLD per path with a plan; hostnames pull their outcomes from the ledger. Do not use with a single option — then use should-i-stop-and-ask.

ClawHub Agent Skills автор: aeneassoft v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 223 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Какой путь стоит выбрать?

Как процесс B 79/100 · Почти готов — 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
B
79/100
Почти готов
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 79/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1223 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 643 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 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 is a markdown-only decision-support skill that uses a disclosed clawphylax plugin dependency to rank options under uncertainty.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.