SKILLEMALL.ai

AB pc-components-buying-consultant

Помогает новичкам в сборке ПК подобрать полный список совместимых компонентов, исходя из сценария использования, соотношения бюджета на CPU/GPU, ОЗУ, мощности блока питания, TDP кулера, уровня материнской платы и вентиляции корпуса — без привязки к брендам и предвзятости к продажам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide first-time PC builders through use case, CPU/GPU budget split, R…»

Guide first-time PC builders through use case, CPU/GPU budget split, RAM, PSU wattage, cooler TDP, motherboard tier, and case airflow to get a complete, compatible component spec list — brand-neutral, no sales bias.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 8 655 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает новичкам в сборке ПК подобрать полный список совместимых компонентов, исходя из сценария использования, соотношения бюджета на CPU/GPU, ОЗУ, мощности…

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

ПроцедураИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8655 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8655 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 148
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 148 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The reviewed skill content is coherent ClawHub/Convex developer guidance with disclosed high-impact admin and review workflows, not hidden or deceptive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.