SKILLEMALL.ai

AA skill-autogenesis

Просматривайте выполненную работу, обобщайте многоразовые процедуры, выявляйте повторяющиеся шаблоны рабочего процесса и решайте, следует ли создавать навык, исправлять существующий навык, сохранять заметку или ничего не делать. Создан для агентов, которым требуется структурированная процедурная память в Hermes, OpenClaw или аналогичных средах, использующих инструменты, без путаницы абстрактных правил с многоразовыми процедурами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review completed work, summarize reusable procedures, identify recurri…»

Review completed work, summarize reusable procedures, identify recurring workflow patterns, and decide whether to create a skill, patch an existing skill, store a memory note, or do nothing. Built for agents that need structured procedural memory in Hermes, OpenClaw, or similar tool-using environments without confusing abstract rules with reusable procedures.

ClawHub Hermes автор: codeblackhole v1.3.2 MIT-0 16 файлов тело ≈ 4 278 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Просматривайте выполненную работу, обобщайте многоразовые процедуры, выявляйте повторяющиеся шаблоны рабочего процесса и решайте, следует ли создавать навык…

Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

ПроцедураGitHubИнфраструктураИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
84/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Согласованность вес 8
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 361 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 84/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4278 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 187
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 22, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 187 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only skill for turning repeated workflows into reusable skills, with disclosed persistence behavior and multiple gates against saving the wrong material.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.