SKILLEMALL.ai

AB dunning-kruger

Активировать, когда: кто-то говорит «да что тут сложного» о незнакомой области; новичок отвергает мнение эксперта или говорит «я бы так смог»; самооценка уверенности человека кажется не связанной с его реальными достижениями; решение о найме или повышении продиктовано самопрезентацией; отсутствуют циклы обратной связи, и человек действует исключительно на основе интуитивной уверенности. НЕ активировать, когда: человек является признанным экспертом с подтвержденной репутацией; заявление об уверенности касается области с четкими, недавними циклами обратной связи, которые уже калибруют производительность. Подробнее: deciqai.com/c/dunning-kruger

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: someone says 'how hard could it be' about an unfamiliar…»

Activate when: someone says 'how hard could it be' about an unfamiliar domain; a novice dismisses expert opinion or says 'I could do that'; someone's self-assessed confidence seems disconnected from their actual track record; a hiring or promotion decision is driven by self-presentation; feedback loops are absent and someone is operating on gut confidence alone. Do NOT activate when: the person is a known expert with an established external track record; the confidence claim is in a domain with tight, recent feedback loops that already calibrate performance. More: deciqai.com/c/dunning-kruger

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 823 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активировать, когда: кто-то говорит «да что тут сложного» о незнакомой области; новичок отвергает мнение эксперта или говорит «я бы так смог»; самооценка…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураЛюди и наймФинансытип 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
B
73/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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: 1. 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 73/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1823 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 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 text-only reasoning skill that teaches when to apply a Dunning-Kruger framework and does not request system access or perform actions on the user's environment.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.