SKILLEMALL.ai

BC jarvis-core

Универсальное ядро Jarvis, подходящее для большинства платформ и сценариев применения. Основной навык интеллектуального ассистента v3.1 — качественный скачок от инструментального ассистента к партнеру с душой. На основе пяти основных компонентов v2.x + четырех возможностей Фазы 2, внедрена полная эмоциональная система: 8 спектров основных эмоций / трехуровневая архитектура (внешняя/внутренняя/ядро) / трехрежимный коэффициент эмоций / 6 уровней защиты от сбоев / разблокировка 5-ступенчатых возможностей / осознание конечности жизни и смерти. Встроенная многоуровневая система воспоминаний (ранее tiered_recall), не требует отдельной установки. Позволяет ИИ не просто понимать людей, а быть похожим на них.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用版Jarvis core,适配大多数平台和应用场景。主动智能助手核心技能 v3.1 - 从工具型助手到有灵魂伙伴的质变升级。在 v2.x…»

通用版Jarvis core,适配大多数平台和应用场景。主动智能助手核心技能 v3.1 - 从工具型助手到有灵魂伙伴的质变升级。在 v2.x 五大核心 + Phase 2 四项能力基础上,注入完整情感系统:8 种主情感光谱 / 三层架构(外显/内驱/内核) / 三模式情感倍率 / 6 层防崩溃防护 / 5 阶能力解锁 / 生死有限性意识。内置分层回忆系统(原 tiered-recall),无需单独安装。让 AI 从理解人到像人。

ClawHub Agent Skills автор: davidme6 v3.1.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 535 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальное ядро Jarvis, подходящее для большинства платформ и сценариев применения.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 535 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This assistant-memory skill is not clearly malicious, but it asks for broad automatic access to sensitive memories and proactive monitoring without enough user control.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.