SKILLEMALL.ai

BC intent-engine

Движок намерений — распознавание намерений пользователя на основе ИИ и интеллектуальная маршрутизация. Поддерживает четыре категории: код/знания/задачи/болтовня, обеспечивает многостратегическое сопоставление ключевых слов и регулярных выражений, расчет достоверности, динамическое управление намерениями, оснащен веб-интерфейсом для визуального управления. Применяется в сценариях планирования задач ИИ-ассистента, интеллектуальной маршрутизации, понимания диалогов и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«意图引擎 - AI驱动的用户意图识别与智能路由。支持代码/知识/任务/闲聊四大分类,提供关键词+正则多策略匹配、置信度计算、动态意图管理,配…»

意图引擎 - AI驱动的用户意图识别与智能路由。支持代码/知识/任务/闲聊四大分类,提供关键词+正则多策略匹配、置信度计算、动态意图管理,配备Web可视化管理界面。适用于AI助手任务调度、智能路由、对话理解等场景。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v2.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 593 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Движок намерений — распознавание намерений пользователя на основе ИИ и интеллектуальная маршрутизация.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 10. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 593 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)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent intent-classification dashboard, but it starts an unauthenticated debug web server on all network interfaces that can modify persisted routing configuration.
LLM: suspicious (high) · 9 июн. 2026 г.