SKILLEMALL.ai

AB autoreason-lite

Применение ограниченного цикла самосовершенствования с несколькими кандидатами (A/B/AB + судьи + опция «ничего не делать») для улучшения черновиков, планов и анализов при предотвращении разрастания объема. Используйте, когда пользователь просит итеративно улучшать письменные материалы/стратегии/объяснения кода с контролем качества.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apply a bounded multi-candidate self-refinement loop (A/B/AB + judges…»

Apply a bounded multi-candidate self-refinement loop (A/B/AB + judges + do-nothing option) to improve drafts, plans, and analyses while preventing scope creep. Use when user asks to improve writing/strategy/code explanations iteratively with quality control.

ClawHub Agent Skills автор: Christopher Wheeler v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 632 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Применение ограниченного цикла самосовершенствования с несколькими кандидатами (A/B/AB + судьи + опция «ничего не делать») для улучшения черновиков, планов и…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 70/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 632 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-risk writing refinement skill that only defines a bounded review workflow and does not request sensitive access or install executable code.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.