SKILLEMALL.ai

AC geox-ground

Обоснование рассуждений в области Земли для arifOS. Активируется, когда: (1) любое утверждение касается геологии, скважин, сейсмики, интерпретации бассейнов, петрофизики, земных материалов или подземных рассуждений; (2) вопросы о геологических структурах, формациях, свойствах горных пород, гидродинамике или моделировании бассейнов; (3) Arif задает вопросы по геологоразведочным темам. GEOX — это уровень Large Earth Model, он обеспечивает приоритет физики над повествованием, реальных данных над изящной выдумкой и явное разделение OBS/DER/INT/SPEC. НЕ является необязательным украшением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Earth-domain reasoning grounding for arifOS. Activate when: (1) any cl…»

Earth-domain reasoning grounding for arifOS. Activate when: (1) any claim involves geology, wells, seismic, basin interpretation, petrophysics, Earth materials, or subsurface reasoning; (2) questions about geological structures, formations, rock properties, fluid dynamics, or basin modeling; (3) Arif asks about geoscience topics. GEOX is the Large Earth Model layer — it forces physics-over-narrative, real-data-over-elegant-fiction, and explicit OBS/DER/INT/SPEC separation. NOT optional decoration.

ClawHub Agent Skills автор: ariffazil v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 650 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обоснование рассуждений в области Земли для arifOS.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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
Когда включается вес 12
20
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Earth-domain reasoning grounding for arifOS. Activate when: (1) an… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 650 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only geoscience reasoning skill; its broad activation language may be annoying, but it does not install code, request credentials, or send data anywhere.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.