SKILLEMALL.ai

AC black-swan

Активируйте, когда: пользователь говорит 'этого не может быть', 'никогда не случалось за N лет', 'наши модели говорят, что это почти нулевая вероятность'; пользователь тестирует стратегию или портфель на экстремальные сценарии; кто-то упоминает толстые хвосты, Талеба, нарративную ошибку или проблему индейки; анализируется прошлое катастрофическое событие, и 'задним числом это казалось очевидным'. НЕ активируйте, когда: область действительно имеет тонкие хвосты (рост человека, ежедневное потребление калорий); пользователь использует 'черного лебедя' как оправдание неудачи планирования, которой можно было избежать. Подробнее: deciqai.com/c/black-swan

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'this can't happen,' 'never happened in N yea…»

Activate when: user says 'this can't happen,' 'never happened in N years,' 'our models say it's near-zero'; user is stress-testing a strategy or portfolio against extreme scenarios; someone mentions fat tails, Taleb, narrative fallacy, or turkey problem; a past catastrophic event is being analyzed and it 'seemed obvious in hindsight.' Do NOT activate when: the domain is genuinely thin-tailed (human heights, daily caloric intake); user is invoking 'black swan' as an excuse for a planning failure they could have avoided. More: deciqai.com/c/black-swan

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 162 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Активируйте, когда: пользователь говорит 'этого не может быть', 'никогда не случалось за N лет', 'наши модели говорят, что это почти нулевая вероятность'…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2162 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 555 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain guidance skill for black-swan risk analysis, with no executable code, persistence, credential use, or hidden data access found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.