SKILLEMALL.ai

AC nextsteps

Добавление контекстно-зависимых предложений следующих шагов после ответов агента. Генерирует действенные последующие действия, извлекает незавершенные задачи из памяти и включает творческие боковые предложения. Самостоятельно изучает предпочтения пользователя по количеству, категориям и формату. Активируется: (1) любым ответом при включенном nextsteps, (2) пользователь говорит /nextsteps, "next steps", "what should I do", "suggestions", "what now", (3) пользователь хочет настроить параметры, (4) пользователь говорит "disable next steps" или "enable next steps".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Append context-aware next-step suggestions after agent responses. Gene…»

Append context-aware next-step suggestions after agent responses. Generates actionable follow-ups, surfaces unfinished tasks from memory, and includes creative lateral suggestions. Self-learns user preferences for count, categories, and format. Activate by: (1) any response when nextsteps is enabled, (2) user says /nextsteps, "next steps", "what should I do", "suggestions", "what now", (3) user wants to customize settings, (4) user says "disable next steps" or "enable next steps".

ClawHub Agent Skills автор: cindulasai v1.0.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 011 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Добавление контекстно-зависимых предложений следующих шагов после ответов агента.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/SECURITY.md:33
      Повышение привилегий / права на запись для всех (с отрицанием — текст это запрещает)
      - File permissions that are world-writable (e.g., `chmod 777`)
      с отрицанием

    Просканировано файлов: 12. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2011 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a local next-step suggestion helper, but it persistently records inferred preferences, history, and backlog items with weak user control, including passive backlog tracking after disablement.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.