SKILLEMALL.ai

BF brief-yourself

Создание и вызов персонального контекста на основе сущности person через ограниченное интервью, авторизацию источника и калибровку пользователя. Используется для самопознания, самоисследования, обновления личного профиля, а также для генерации замороженного контекстного представления перед задачами поиска работы, написания текстов, выступлений, сотрудничества или принятия решений, и для проверки патча контекста после задачи. Различает факты, самоотчеты, наблюдения и выводы, сохраняет контрпримеры и неизвестное, а также ограничивает раскрытие конфиденциальной информации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过有界访谈、来源授权和用户校准,建立并调用以 person 为主体的 Personal Context。用于认识自己、自我探索、更新个人画…»

通过有界访谈、来源授权和用户校准,建立并调用以 person 为主体的 Personal Context。用于认识自己、自我探索、更新个人画像,以及在求职、写作、演讲、协作或决策任务前生成冻结 Context View、任务后审核 Context Patch。区分 fact、self_report、observation 和 inference,保留反例与未知,并限制敏感内容披露。

ClawHub Agent Skills автор: EricWU v1.0.1 MIT-0 19 файлов тело ≈ 2 233 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание и вызов персонального контекста на основе сущности person через ограниченное интервью, авторизацию источника и калибровку пользователя.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/source-consent-and-disclosure.md, references/interview-and-calibration.md, references/context-view-and-patch.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/source-consent-and-disclosure.md, references/interview-and-calibration.md, references/context-view-and-patch.md
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: 19. 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: references/source-consent-and-disclosure.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/interview-and-calibration.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/context-view-and-patch.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/store-operations.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/migration-v0.3-to-v1.0.1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/adapters/codex_file_adapter.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/view_validation.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/harness-boundaries.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/personal-context-model.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/templates/personal-context-store-v1.0.1.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/schemas/personal-context-store-v1.0.1.schema.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/templates/context-view-v1.0.1.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/schemas/context-view-v1.0.1.schema.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/templates/context-patch-v1.0.1.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/schemas/context-patch-v1.0.1.schema.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/source-consent-and-disclosure.md, references/interview-and-calibration.md, references/context-view-and-patch.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 15 файла(ов): references/source-consent-and-disclosure.md, references/interview-and-calibration.md, references/context-view-and-patch.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2233 токенов

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 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill manages a local, user-approved personal context store and its sensitive operations are disclosed, scoped, and gated by consent or approval steps.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 сент. 2026 г.