SKILLEMALL.ai

AC brainstorm-beagle

Используйте, когда у пользователя есть расплывчатая идея, и он хочет превратить ее в конкретное техническое задание перед планированием или разработкой. Активируется по: "обдумай это", "у меня есть идея для...", "помоги мне продумать этот проект", "что мне построить", "опиши это". Также обрабатывает расплывчатые описания функций, требующие структурированных вопросов для уточнения объема. НЕ пишет код, НЕ планирует реализацию, НЕ рецензирует стратегические документы и НЕ проводит стратегические интервью — создает спецификацию ЧТО/ПОЧЕМУ через диалог, а не план КАК.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user has a fuzzy idea and wants to shape it into a concre…»

Use when the user has a fuzzy idea and wants to shape it into a concrete project spec before planning or building. Triggers on: "brainstorm this", "I have an idea for...", "help me think through this project", "what should I build", "spec this out". Also catches vague feature descriptions needing structured questioning to clarify scope. Does NOT write code, plan implementation, review strategy docs, or run strategy interviews — produces a WHAT/WHY spec through dialogue, not a HOW plan.

ClawHub Agent Skills автор: Kevin Anderson v1.0.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 030 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Активируется по: "обдумай это", "у меня есть идея для...", "помоги мне продумать этот проект", "что мне построить", "опиши это". Также обрабатывает…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5030 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5030 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 93, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a disclosed brainstorming/spec-writing workflow, but it also instructs agents to make a git commit without a clear separate approval or file-scope control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.