SKILLEMALL.ai

AB safe-long-run-mode-gpt54-claude

Безопасно выполняйте длительные ИИ-задачи на GPT-5.4 и Claude, используя правила выбора модели, поэтапное выполнение, контрольные точки, возобновляемые рабочие процессы, дисциплину ограничения скорости API и изоляцию под-агентов. Используйте, когда задача может выполняться долго, затрагивать несколько файлов/систем, включать внешние API, автоматизацию браузера, Azure, Orgo или несколько под-агентов, или когда пользователь спрашивает о длительных автономных запусках, ограничениях скорости, надежности или безопасном режиме работы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate long-running AI tasks safely across GPT-5.4 and Claude by usin…»

Operate long-running AI tasks safely across GPT-5.4 and Claude by using model selection rules, phased execution, checkpoints, resumable workflows, API throttling discipline, and subagent isolation. Use when a task may run for a while, touch multiple files/systems, involve external APIs, browser automation, Azure, Orgo, or multiple subagents, or when the user asks about long autonomous runs, rate limits, reliability, or safe operating mode.

ClawHub Agent Skills автор: bwiley1989 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 806 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасно выполняйте длительные ИИ-задачи на GPT-5.4 и Claude, используя правила выбора модели, поэтапное выполнение, контрольные точки, возобновляемые…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияAzureИИ 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
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 806 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only workflow guide for safer long-running agent tasks, with disclosed checkpointing and no bundled executable code or hidden access behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.