SKILLEMALL.ai

AB dark-factory

Автоматически выполняет проверенные спецификации из intent-engineering для создания доказуемых, криптографически подписанных отчетов о результатах. Используйте, когда вам нужно: проверить спецификацию на ясность и полноту, запустить поведенческие тесты в тестовой среде, автоматически сгенерировать код, выполнить модульные и интеграционные тесты или создать подписанный отчет о результатах, готовый для анализа в цикле обратной связи. Может использоваться отдельно или как Этап 2 в конвейере унифицированного оркестратора.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomously executes validated specifications from intent-engineering…»

Autonomously executes validated specifications from intent-engineering to produce provable, cryptographically signed outcome reports. Use when you need to: validate a specification for clarity and completeness, run behavioral tests against a mock environment, generate code autonomously, execute unit and integration tests, or produce a signed outcome report ready for feedback-loop analysis. Can be used standalone or as Stage 2 in the unified-orchestrator pipeline.

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Foo Jun Wei v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 341 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически выполняет проверенные спецификации из intent-engineering для создания доказуемых, криптографически подписанных отчетов о результатах.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Autonomously executes validated specifications from intent-enginee… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1341 токенов

    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)
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 467 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill looks like a local mock testing/reporting tool, but it presents simulated results and a simple hash as verified signed proof.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.