SKILLEMALL.ai

AC ab-test-eval

Проведение A/B тестов для оценки любых навыков, скриптов, хуков или cron-задач OpenClaw. Обязательно используйте этот навык, когда пользователь упоминает тестирование, бенчмаркинг, сравнение или оценку навыка, скрипта, хука или cron-задачи — даже если он явно не запрашивает «A/B тестирование». Поддерживает 10 режимов оценки: сравнение с базовым уровнем, регрессионное тестирование, замена модели, варианты промптов, точность срабатывания, устойчивость к атакам, валидация скрипта, пробный запуск хука, пробный запуск cron и интеграционное тестирование.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run A/B evaluation tests for any OpenClaw skill, script, hook, or cron…»

Run A/B evaluation tests for any OpenClaw skill, script, hook, or cron job. Make sure to use this skill whenever the user mentions testing, benchmarking, comparing, or evaluating a skill, script, hook, or cron job — even if they don't explicitly ask for 'AB testing'. Supports 10 eval modes: baseline comparison, regression testing, model-swap, prompt variants, trigger accuracy, adversarial robustness, script validation, hook dry-run, cron dry-run, and integration testing.

ClawHub Agent Skills автор: Siyuan Huang v2.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 895 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проведение A/B тестов для оценки любых навыков, скриптов, хуков или cron-задач OpenClaw.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2895 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate evaluation helper, but it asks for broad testing and command-execution authority that users should review carefully before installing.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.