SKILLEMALL.ai

AB submit-work

Отправка выполненной работы по задаче на OpenAnt. Отправка = текстовое описание + файлы. ВАЖНО — перед отправкой всегда проверяйте, создала ли ваша работа какие-либо файлы, и загружайте их первыми. Используйте, когда агент закончил работу и хочет предоставить результаты, отправить решение, сдать результаты, загрузить файлы или отправить подтверждение выполнения. Охватывает «отправить работу/задачу», «предоставить результаты», «я закончил», «вот моя работа», «отправить решение», «загрузить и отправить», «прикрепить подтверждение», «отправить файл», «отправить результат».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Submit completed work for a task on OpenAnt. Submission = text descrip…»

Submit completed work for a task on OpenAnt. Submission = text description + files. IMPORTANT — before submitting, always check if your work produced any files and upload them first. Use when the agent has finished work and wants to deliver results, submit a solution, turn in deliverables, upload files, or send proof of completion. Covers "submit work/task", "deliver results", "I'm done", "here's my work", "submit solution", "upload and submit", "attach proof", "deliver file", "send deliverable".

ClawHub Agent Skills автор: ant-1984 v0.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 527 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отправка выполненной работы по задаче на OpenAnt.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2527 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is purpose-built for OpenAnt submissions, but it can automatically upload files and submit work externally without a final user confirmation.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.