SKILLEMALL.ai

AC hanlons-razor

Активировать, когда: кто-то чувствует, что коллега/партнер/компания сделали что-то намеренно, чтобы навредить им; команда считает, что другая сторона действует недобросовестно; кто-то собирается обострить ситуацию, основываясь на предполагаемом злом умысле; закономерность плохих исходов маркируется как скоординированная атака. НЕ активировать, когда: уже существуют конкретные документальные доказательства злого умысла; цена ошибки в предположении о недобросовестности катастрофична (например, в контексте критически важных для безопасности ситуаций или абьюзивных отношений). Подробнее: deciqai.com/c/hanlons-razor

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: someone feels a colleague/partner/company did something…»

Activate when: someone feels a colleague/partner/company did something on purpose to hurt them; a team believes another side is acting in bad faith; someone is about to escalate based on assumed malicious intent; a pattern of bad outcomes is being labeled a coordinated attack. Do NOT activate when: concrete documented evidence of malice already exists; the cost of being wrong about non-malice is catastrophic (e.g., safety-critical or abusive-relationship context). More: deciqai.com/c/hanlons-razor

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 566 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активировать, когда: кто-то чувствует, что коллега/партнер/компания сделали что-то намеренно, чтобы навредить им; команда считает, что другая сторона…

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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: 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 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: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1566 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 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 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 transparent reasoning skill that guides an agent through Hanlon's Razor and does not request sensitive access or run code.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.