SKILLEMALL.ai

AA aibrary-reading-list

[Aibrary] Создает тщательно подобранный тематический список книг с несколькими книгами, организованными в логическом порядке чтения. Используйте, когда пользователь хочет получить систематический список книг по теме, просит список книг или список для чтения, хочет глубоко изучить область с помощью нескольких книг или нуждается в развитии экспертизы в какой-либо области. Отличается от aibrary-book-recommend (одна книга) и aibrary-book-search (поиск конкретных книг).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«[Aibrary] Generate a curated, themed reading list with multiple books…»

[Aibrary] Generate a curated, themed reading list with multiple books organized in a logical reading order. Use when the user wants a systematic book list on a topic, asks for a book list or reading list, wants to deeply explore a domain through multiple books, or needs to build expertise in an area. Different from aibrary-book-recommend (single book) and aibrary-book-search (finding specific books).

ClawHub Agent Skills автор: asoiso v0.1.0 2 файла тело ≈ 1 055 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

[Aibrary] Создает тщательно подобранный тематический список книг с несколькими книгами, организованными в логическом порядке чтения.

Как процесс A 86/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
86/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Ошибки и развилки вес 10
65
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 86/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only reading-list skill that stays within its stated purpose and does not request risky access or actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.