SKILLEMALL.ai

AB hyperbolic-discounting

Активируется, когда: пользователь неоднократно говорит «Я начну завтра / на следующей неделе / в следующем месяце»; кто-то намеревается сэкономить / заниматься спортом / бросить, но никогда не доводит до конца; бесплатная пробная версия или подписка на продукт создает неожиданную зависимость; кто-то хочет разработать устройство для обязательств или контракт предварительных обязательств; команда постоянно откладывает долгосрочную работу ради краткосрочных проблем. НЕ активируется, когда: измененный план отражает подлинную новую информацию (рациональное обновление, а не предвзятость); сдвиг временных предпочтений вызван реальной неопределенностью в отношении будущего получения (птица в руке разумна). Подробнее: deciqai.com/c/hyperbolic-discounting

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'I'll start tomorrow / next week / next month…»

Activate when: user says 'I'll start tomorrow / next week / next month' repeatedly; someone intends to save / exercise / quit but never follows through; a product's free trial or subscription is creating unexpected lock-in; someone wants to design a commitment device or pre-commitment contract; a team keeps deferring long-horizon work for short-term fires. Do NOT activate when: the changed plan reflects genuine new information (rational update, not bias); the time preference shift is due to real uncertainty about future receipt (bird-in-hand is reasonable). More: deciqai.com/c/hyperbolic-discounting

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 834 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Активируется, когда: пользователь неоднократно говорит «Я начну завтра / на следующей неделе / в следующем месяце»; кто-то намеревается сэкономить /…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураФинансыИИ и агентытип 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
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1834 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 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 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 markdown-only coaching skill about recognizing present bias and designing commitment devices, with no executable behavior or hidden data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.