SKILLEMALL.ai

AC idea-to-prompt

Преобразует необработанные, неструктурированные, возможно, дезорганизованные мысли пользователя (бормотание, не по порядку, незаконченные идеи) в четкий, структурированный, действенный запрос. Используйте всякий раз, когда пользователь выдает поток сознания и хочет превратить его во что-то полезное — будь то задача по программированию/разработке, контентная задача (сценарии, описания продуктов) или любой общий запрос. Если критически важная информация отсутствует или неоднозначна таким образом, что это приведет к принципиально неправильному результату, задайте 1-3 целевых уточняющих вопроса перед выдачей окончательного структурированного запроса. Активируется фразами вроде "我有一堆想法", "帮我整理一下", "转成提示词", "我想说的是", или когда сообщение пользователя явно представляет собой неструктурированный мозговой штурм, а не прямой запрос.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert the user's raw, unstructured, possibly disorganized thoughts (…»

Convert the user's raw, unstructured, possibly disorganized thoughts (rambling, out-of-order, half-finished ideas) into a clear, structured, actionable prompt. Use whenever the user dumps a stream-of-consciousness input and wants it turned into something usable — whether a coding/dev task, a content task (scripts, product descriptions), or any general request. If critical information is missing or ambiguous in a way that would send the output in a fundamentally wrong direction, ask 1-3 targeted clarifying questions before producing the final structured prompt. Trigger on phrases like "我有一堆想法", "帮我整理一下", "转成提示词", "我想说的是", or when the user's message is clearly unstructured brainstorming rather than a direct request.

ClawHub Agent Skills автор: Corvu_ v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 483 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует необработанные, неструктурированные, возможно, дезорганизованные мысли пользователя (бормотание, не по порядку, незаконченные идеи) в четкий…

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

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
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
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 723 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only skill for turning messy ideas into structured prompts, with no evidence of hidden execution, data access, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 авг. 2026 г.