SKILLEMALL.ai

AC cynefin

Активировать, когда: «наши лучшие практики не работают», «эксперты расходятся во мнениях о правильном ответе», «старый план не работает», «мы в кризисе и не знаем, с чего начать», «лучшая практика здесь неприменима», «нам нужен другой подход». НЕ активировать, когда: ситуация однозначно рутинная (только исполнение); специализированный инструмент (OODA, ожидаемая стоимость) уже подходит. Подробнее: deciqai.com/c/cynefin

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: 'our best practices keep failing', 'experts disagree on…»

Activate when: 'our best practices keep failing', 'experts disagree on the right answer', 'the old playbook isn't working', 'we're in crisis and don't know what to do first', 'best practice doesn't apply here', 'we need a different approach'. Do NOT activate when: situation is unambiguously routine (execution only); a specialized tool (OODA, expected value) already fits. More: deciqai.com/c/cynefin

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 751 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активировать, когда: «наши лучшие практики не работают», «эксперты расходятся во мнениях о правильном ответе», «старый план не работает», «мы в кризисе и не…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/sources.md:12
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - U.S. Army (2012). *Mission Command: Command and Control of Army Forces.* ADP 6-0. (Operational adoption.)

    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

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1751 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only decision-coaching skill with examples and no code, install scripts, credential handling, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.