SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF hermes-skills-complete

(описание отсутствует)

ClawHub Agent Skills автор: Andscrew8012 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 694 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

A comprehensive skill package that adds persistent memory, session management, working memory operations, and long-term memory intelligence to any Hermes Agent.

Как процесс F 25/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-schema.json, references/encryption-guide.md, references/api-reference.md

ПроцедураИИ и агентыТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
21
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
25/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-schema.json, references/encryption-guide.md, references/api-reference.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/memory-schema.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/encryption-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api-reference.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/agent-config.yaml
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "vertical"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_model"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "rating"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "subscribers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 25/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-schema.json, references/encryption-guide.md, references/api-reference.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/memory-schema.json, references/encryption-guide.md, references/api-reference.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hermes-skills-complete) не совпадает с папкой (hermesskills)
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 694 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 21.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only agent memory skill whose sensitive retention features are disclosed and aligned with its purpose, but users should configure privacy controls carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.