SKILLEMALL.ai

AC multilingual-semantic-bridge

Помогает пользователям, для которых английский не является родным, находить правильные технические ответы, когда документация, память, конфигурации, навыки и руководства хранятся под англоязычными именами. Этот мост улучшает использование семантического/векторного поиска, формируя лучшее соответствие между многоязычными запросами и техническими целями, не претендуя на замену самого механизма поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help non-English-first users hit the right technical answer when docs,…»

Help non-English-first users hit the right technical answer when docs, memory, configs, skills, and runbooks are stored under English-heavy names. This bridge improves semantic/vector retrieval usage by shaping better multilingual-to-technical target matching, without claiming to replace the retrieval engine itself.

ClawHub Agent Skills автор: ChriX-Goh v0.1.4 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 391 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает пользователям, для которых английский не является родным, находить правильные технические ответы, когда документация, память, конфигурации, навыки и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
60/100
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: 7. 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 60/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1391 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 317 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only skill that helps agents reformulate multilingual or mismatched technical queries for better retrieval, with no executable install behavior or hidden high-impact access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.