SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF skills-eval

Оценить качество навыков Claude путем аудита.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate Claude skill quality through auditing…»

Evaluate Claude skill quality through auditing

ClawHub Agent Skills автор: athola v1.9.19 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 187 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Оценить качество навыков Claude путем аудита.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../skill-authoring/modules/anti-rationalization.md, ../shared-patterns/modules/workflow-patterns.md, scripts/automation/

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../skill-authoring/modules/anti-rationalization.md, ../shared-patterns/modules/workflow-patterns.md, scripts/automation/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../skill-authoring/modules/anti-rationalization.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-patterns/modules/workflow-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/automation/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_plugin"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../skill-authoring/modules/anti-rationalization.md, ../shared-patterns/modules/workflow-patterns.md, scripts/automation/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../skill-authoring/modules/anti-rationalization.md, ../shared-patterns/modules/workflow-patterns.md, scripts/automation/
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skills-eval) не совпадает с папкой (nm-abstract-skills-eval)
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 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)
  • +3Длина description 46: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly a coherent skill-auditing guide, but it includes under-scoped instructions that can cause an agent to execute tools from skills being evaluated.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.