SKILLEMALL.ai

AC system-architecture-builder

Создание воспроизводимых системных архитектур, операционных систем, целевых архитектур, уровней управления, сред выполнения агентов и моделей управления с использованием пользовательского шаблона архитектуры в стиле ОС. Используйте, когда пользователь просит разработать, структурировать, расширить, аудировать или стандартизировать архитектуру, а не вносить небольшие изолированные изменения в реализацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build repeatable system architectures, operating systems, target archi…»

Build repeatable system architectures, operating systems, target architectures, control layers, agent runtimes, and governance models using the user's OS-style architecture pattern. Use when the user asks to design, structure, extend, audit, or standardize an architecture rather than make a small isolated implementation change.

ClawHub Agent Skills автор: brasco05 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 805 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание воспроизводимых системных архитектур, операционных систем, целевых архитектур, уровней управления, сред выполнения агентов и моделей управления с…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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: 3. 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 62/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1805 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 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a documentation-oriented architecture builder with no executable code, persistence, credential handling, or hidden high-impact behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.