SKILLEMALL.ai

BF cocoloop-skill-factory

Meta Skill для создания или обновления многоплатформенных Agent Skill. Подходит, когда пользователь хочет сузить расплывчатые идеи до стабильного решения для генерации конечного Skill, нуждается в совместном поиске справочной информации с помощью Cocoloop и ClawHub, выборе шаблонов платформ, организации атомарных возможностей, дополнении планирования в виде скриптов и уточнении границ совместимости платформ и публикации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于创建或升级多平台 Agent Skill 的 Meta Skill。适用于用户想把模糊想法收敛成可生成最终 Skill 的稳定方案、需要…»

用于创建或升级多平台 Agent Skill 的 Meta Skill。适用于用户想把模糊想法收敛成可生成最终 Skill 的稳定方案、需要结合 Cocoloop 与 ClawHub 搜索参考、选择平台模板、组织原子能力、补齐脚本化规划,并明确平台兼容与发布边界时。

ClawHub Agent Skills автор: CatREFuse v0.3.5 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 472 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Meta Skill для создания или обновления многоплатформенных Agent Skill.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/design.md, references/design-md/

ПроцедураGitHubPlaywrightИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/design.md, references/design-md/
Инструменты и файлы вес 18
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 51. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/design.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/design-md/

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/design.md, references/design-md/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/design.md, references/design-md/
  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 196
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2472 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 196 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent skill-building factory, but users should review its network searches, local build steps, and bundled reference skills before running generated artifacts.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.