SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB aetherlang

Выполнение потоков оркестрации рабочих процессов ИИ с использованием AetherLang Ω DSL. Запуск многошаговых конвейеров ИИ для рецептов, бизнес-стратегии, анализа рынка, молекулярной гастрономии и многого другого.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Execute AI workflow orchestration flows using the AetherLang Ω DSL. Ru…»

Execute AI workflow orchestration flows using the AetherLang Ω DSL. Run multi-step AI pipelines for recipes, business strategy, market analysis, molecular gastronomy, and more.

ClawHub Agent Skills автор: Hlias Staurou v2.0.2 2 файла тело ≈ 1 981 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выполнение потоков оркестрации рабочих процессов ИИ с использованием AetherLang Ω DSL.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: aetherlang (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:54
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    | 🔮 Oracle | `oracle` | Bayesian updating (prior→evidence→posterior), signal vs noise scoring, temporal resolution (7d/30d/180d), black swan scanner, adversarial red team, Kelly criterion bet sizing
    детектор

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (aetherlang) не совпадает с папкой (skills-2)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1981 токенов
  • 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

  • +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 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed API connector that sends only user-provided workflow text and queries to an external service, with no local code execution or credential access in the package.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 27 мая 2026 г.