SKILLEMALL.ai

BC Rock Paper Scissors Lizard Spock

Играйте в классическую игру «Камень, ножницы, бумага, ящерица, Спок» (популяризированную сериалом «Теория большого взрыва») против ИИ-противника. Включает режимы с оформленным терминалом и интерактивным графическим интерфейсом с отслеживанием счета, статистикой и анимацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Play the classic Rock Paper Scissors Lizard Spock game (popularized by…»

Play the classic Rock Paper Scissors Lizard Spock game (popularized by The Big Bang Theory) with an AI opponent. Includes both decorated terminal and interactive GUI modes with score tracking, statistics, and animations.

ClawHub Agent Skills автор: AM v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 7 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Играйте в классическую игру «Камень, ножницы, бумага, ящерица, Спок» (популяризированную сериалом «Теория большого взрыва») против ИИ-противника.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7379 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Rock Paper Scissors Lizard Spock) не совпадает с папкой (rpsls-game)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7379 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local game skill that stores a small gameplay stats file, with no evidence of credential access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.