SKILLEMALL.ai

BC session-tracker

Многошаговые контрольные точки сохраняются на диск, поэтому прерванная или потерянная сессия может быть возобновлена, а не начата заново. Используйте, когда задача состоит из двух или более шагов И записывает файлы или генерирует код И потеря состояния в середине задачи будет дорогостоящей; при возобновлении после потери сессии; или когда пользователь запрашивает отслеживание с защитой от сбоев. Не используйте для одношаговых задач, только для чтения, тривиальных запросов, исследовательских бесед или чего-либо, связанного с учетными данными или путями, которые не должны сохраняться. Сохраняет состояние JSON только в .session/: имя задачи, список шагов, пути к файлам, объявленные агентом, записи журнала работы — никогда содержимое файлов. Сканирование файловой системы отключено по умолчанию; статус не сканирует, если не передано --fs-scan. Нет сети, нет eval, нет сбора данных окружения. Дополнительные опции по выбору: отдельный монитор с 24-часовым ограничением и межсессионный журнал. Восстановленное содержимое ограждено и помечено как недоверенные данные. Очистка необратима и требует маркера владения плюс --force.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Checkpoints multi-step work to disk so a crashed or dropped session ca…»

Checkpoints multi-step work to disk so a crashed or dropped session can be resumed rather than redone. Use when a task has two or more steps AND writes files or generates code AND losing mid-task state would be costly; when resuming after a session drop; or when the user asks for crash-resilient tracking. Do not use for single-step tasks, read-only analysis, trivial lookups, exploratory conversation, or anything involving credentials or paths that should not persist. Writes JSON state to .session/ only: task name, step list, agent-declared file paths, worklog entries — never file contents. Filesystem scanning is off by default; status does not scan unless --fs-scan is passed. No network, no eval, no environment harvesting. Optional opt-in extras: a detached 24h-bounded monitor, and a cross-session journal. Restored content is fenced and labelled as untrusted data. cleanup is irreversible and requires an ownership marker plus --force.

ClawHub Agent Skills автор: DarkD v2.6.1 MIT-0 9 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 129 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Многошаговые контрольные точки сохраняются на диск, поэтому прерванная или потерянная сессия может быть возобновлена, а не начата заново.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкаЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 140): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2129 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +3Длина description 947: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a disclosed local crash-recovery tracker that stores task progress on disk, with some operational caveats around where state is written and cleanup is run.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 19 сент. 2026 г.