SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ai-pair

Навык парного ИИ-сотрудничества. Координирует работу нескольких ИИ-моделей: один создает (Автор/Разработчик), двое других проверяют (Codex + Gemini). Работает для кода, статей, сценариев видео и любых творческих задач. Триггер: /ai-pair, ai pair, dev-team, content-team, team-stop

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Pair Collaboration Skill. Coordinate multiple AI models to work tog…»

AI Pair Collaboration Skill. Coordinate multiple AI models to work together: one creates (Author/Developer), two others review (Codex + Gemini). Works for code, articles, video scripts, and any creative task. Trigger: /ai-pair, ai pair, dev-team, content-team, team-stop

ClawHub Agent Skills автор: Axton v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 423 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык парного ИИ-сотрудничества.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2423 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent multi-AI review skill, but it gives long-lived agents broad local authority and can send project code or drafts to external AI CLIs.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.