SKILLEMALL.ai

BD team-collab

Система совместной работы нескольких моделей — работает как компания, где разные модели играют разные роли (менеджер продукта, программист, дизайнер, тестировщик, ревизор, юридический консультант, эксперт по искусству, эксперт по анализу рынка) для совместной работы над проектом. Поддерживает два режима: режим ролевой игры (быстрый и эффективный) и режим переключения моделей (продвинутый, реальное вызов разных моделей). Сценарии использования: выполнение проектов, разработка приложений, написание сложного кода, задачи, требующие совместной работы нескольких ролей. Ключевые слова: «командная работа», «несколько ролей», «разделение труда», «как компания».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多模型团队协作系统 - 像公司一样运作,不同模型扮演不同角色(产品经理、程序员、设计师、测试、审查员、法律顾问、艺术专家、市场分析专家)协作…»

多模型团队协作系统 - 像公司一样运作,不同模型扮演不同角色(产品经理、程序员、设计师、测试、审查员、法律顾问、艺术专家、市场分析专家)协作完成项目。支持两种模式:角色扮演模式(快速高效)和模型切换模式(高级,真正调用不同模型)。使用场景:做项目、开发应用、写复杂代码、需要多角色协作的任务。触发词:"团队协作"、"多角色"、"分工"、"像公司一样"。

ClawHub Agent Skills автор: davidme6 v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 161 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система совместной работы нескольких моделей — работает как компания, где разные модели играют разные роли (менеджер продукта, программист, дизайнер…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

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: 10. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (team-collab) не совпадает с папкой (team-collab-repo)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1161 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed team-workflow helper; its main risk is broad trigger wording that could activate a multi-role workflow when the user meant a normal planning request.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.