SKILLEMALL.ai

AC argus

Сохраняйте постоянный контекст из разговоров и выполненной работы, направляя обязательства, доказательства, решения, предпочтения и состояние проекта в их канонические записи на основе Git. Используйте, когда пользователь просит архивировать, запомнить, сохранить контрольную точку, захватить контекст, обновить рабочее пространство в стиле Archivum или замкнуть цикл; также используйте на естественных этапах, когда инструкции рабочего пространства требуют сохранения постоянного состояния.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Preserve durable context from conversations and completed work by rout…»

Preserve durable context from conversations and completed work by routing commitments, evidence, decisions, preferences, and project state to their canonical Git-backed records. Use when the user asks to archive, remember, checkpoint, capture context, update an Archivum-style workspace, or close the loop; also use at natural milestones when workspace instructions require durable-state capture.

ClawHub Agent Skills автор: Antreas Antoniou v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 283 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сохраняйте постоянный контекст из разговоров и выполненной работы, направляя обязательства, доказательства, решения, предпочтения и состояние проекта в их…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 12. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (argus) не совпадает с папкой (argus-skill)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1283 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Argus is a disclosed memory-checkpoint skill, but it needs review because it can write lasting private records and one helper can read outside an archive when given a crafted registry.
    LLM: suspicious (high) · 5 сент. 2026 г.