SKILLEMALL.ai

AB dr-context-pipeline

Детерминированный конвейер памяти/контекста с проверками семантического поиска, сжатием/линтом, безопасным резервным вариантом и сторожевым таймером памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deterministic memory/context pipeline with semantic retrieval checks,…»

Deterministic memory/context pipeline with semantic retrieval checks, compression/lint, safe fallback, and memory watchdog.

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Refahi v2.1.1 MIT-0 33 файла тело ≈ 1 547 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Детерминированный конвейер памяти/контекста с проверками семантического поиска, сжатием/линтом, безопасным резервным вариантом и сторожевым таймером памяти.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 33. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1547 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 8)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local memory/context helper; it writes setup and memory files as part of its stated purpose, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июн. 2026 г.