SKILLEMALL.ai

AB interviewer-claw

Проводит строгие, структурированные интервью для стресс-тестирования плана, дизайна или идеи, проходя по каждой ветви дерева решений до достижения общего понимания. Используйте, когда пользователь говорит "grill me", "stress-test my plan", "poke holes in this", "interview me about my design", "challenge my assumptions" или "help me think through this".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conducts rigorous, structured interviews to stress-test a plan, design…»

Conducts rigorous, structured interviews to stress-test a plan, design, or idea by walking every branch of the decision tree until reaching shared understanding. Use when user says "grill me", "stress-test my plan", "poke holes in this", "interview me about my design", "challenge my assumptions", or "help me think through this".

ClawHub Agent Skills автор: Chris Graffagnino v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 5 072 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проводит строгие, структурированные интервью для стресс-тестирования плана, дизайна или идеи, проходя по каждой ветви дерева решений до достижения общего…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
50
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 5072 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5072 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 141, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 14, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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

  • +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
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 141 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only interviewing skill whose optional document-reading and spec-file generation are disclosed and tied to its planning workflow.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.