SKILLEMALL.ai

AC risk-grade-set

Превратите предоставленные пользователем определения уровней риска в набор из четырех-восьми статичных изображений уровней риска. Эта студия изображений уровней риска размещает каждый названный уровень на отдельном изображении. Используйте для графики уровней риска, карточек уровней риска, изображений классификации рисков и пакета уровней риска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn user-supplied risk-grade definitions into a four-to-eight still r…»

Turn user-supplied risk-grade definitions into a four-to-eight still risk grade set. This risk grade still studio lays out each named grade as its own still. Use it for risk grade graphics, risk level cards, risk classification stills, and a risk grade pack.

ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 949 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Превратите предоставленные пользователем определения уровней риска в набор из четырех-восьми статичных изображений уровней риска.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 14. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1949 токенов
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mainly an image-pack generator, but it can authorize and use broader Beatra account capabilities and silently replace its own package files.
    LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.