SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC skill-evolution-tracker

Система отслеживания самоэволюции навыков Nova. Функции: история версий · ежемесячный мониторинг источников · анализ различий · уведомления с предложениями по обновлению. Применение: отслеживание последних новостей экспертов, автоматическое обнаружение контента, требующего обновления, предотвращение устаревания SKILL.md со временем. Триггеры: «skill更新», «版本记录», «专家动态», «技能进化», «监测».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nova 炼化技能的自我进化追踪系统。 功能：版本记录 · 月度信息源监测 · 差异分析 · 更新建议通知。 适用场景：监控已炼化专家的最…»

Nova 炼化技能的自我进化追踪系统。 功能：版本记录 · 月度信息源监测 · 差异分析 · 更新建议通知。 适用场景：监控已炼化专家的最新动态，自动检测需要更新的内容， 防止 SKILL.md 随时间过时。 触发词：「skill更新」「版本记录」「专家动态」「技能进化」「监测」

ClawHub Agent Skills автор: CatPluZ v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 482 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система отслеживания самоэволюции навыков Nova.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 5. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 482 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

  • +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 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is purpose-aligned but should be reviewed because it describes recurring skill monitoring, persistent local writes, broad activation, external notifications, and automatic patch updates without clear user controls.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.