SKILLEMALL.ai

AB goal-clarifier

Уточнитель целей — навык, ориентированный на цель, для преобразования расплывчатых запросов в выполнимые брифинги перед началом проектирования или выполнения. Вдохновлённый идеей Аристотеля о телеологии, он заставляет уточнить цель, ограничения и критерии успеха перед обсуждением инструментов, API, панелей управления, агентов или автоматизации. Активируется, когда пользователи слишком рано переходят к решениям, запрашивают недостаточно определённые системы, смешивают несколько целей или нуждаются в более безопасном брифинге для последующей передачи человеку или агенту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Goal Clarifier — A purpose-first skill for turning vague requests into…»

Goal Clarifier — A purpose-first skill for turning vague requests into executable briefs before design or execution begins. Inspired by Aristotle's idea of telos, it forces clarification of goal, constraints, and success criteria before discussing tools, APIs, dashboards, agents, or automation. Activates when users jump to solutions too early, ask for underspecified systems, mix multiple objectives together, or need a safer handoff brief for a downstream human or agent.

ClawHub Agent Skills автор: Cubic AI v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 024 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Уточнитель целей — навык, ориентированный на цель, для преобразования расплывчатых запросов в выполнимые брифинги перед началом проектирования или выполнения.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 6. 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 79/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (goal-clarifier) не совпадает с папкой (goal-clarifier-clarkchenkai)
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1024 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-risk conversational skill that helps clarify goals before planning and does not run code, access data, or take actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.