SKILLEMALL.ai

AC multi-agent-orchestrator

Движок оркестровки нескольких агентов - система глубоких исследований и совместной работы над проектами, управляемая целями. Поддерживает декомпозицию задач, ветвление выполнения, проверку, итерации доработки, интеллектуальное принятие решений. Следует принципу первой причины, реализуя двустороннюю связь между основным и дочерними агентами. Триггеры: multi-agent, multi-agent, agent orchestration, deep research, task decomposition, task delegation, workflow, agent orchestrate, multi agent.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多代理编排引擎 - 目标驱动的深度研究与项目协作系统。支持任务分解、分支执行、验证审核、返工迭代、智能决策。遵循第一性原理,实现主代理与分支…»

多代理编排引擎 - 目标驱动的深度研究与项目协作系统。支持任务分解、分支执行、验证审核、返工迭代、智能决策。遵循第一性原理,实现主代理与分支代理的双向通信。触发词:多代理、multi-agent、代理编排、深度研究、目标分解、任务委派、工作流、agent orchestrate、multi agent

ClawHub Agent Skills автор: bjmrcft-hash v7.2.0 MIT-0 45 файлов тело ≈ 3 266 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Движок оркестровки нескольких агентов - система глубоких исследований и совместной работы над проектами, управляемая целями.

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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
Отчётность по ходу вес 2
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: 45. 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")

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (multi-agent-orchestrator) не совпадает с папкой (multi-agent-config-manager)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3266 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a real multi-agent orchestration tool, but it has unsafe configuration parsing, broad local file writes, cleanup deletion, and inconsistent package identity that warrant review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.