SKILLEMALL.ai

AB knowing-and-doing-as-one

Активируйте, когда: пользователь говорит «Я знаю, что должен, но не сделал», команда застряла в аналитическом параличе, ходя по кругу, нужно оценить, действительно ли кто-то извлек урок из прошлого опыта, стратегия или документ с извлеченными уроками не привели к операционным изменениям, или организация продолжает повторять одну и ту же ошибку. НЕ активируйте, когда: барьер — это доказуемое внешнее ограничение (капитал, регулирование, ожидание триггера), или когда цель — унизить, а не диагностировать. Подробнее: deciqai.com/c/knowing-and-doing-as-one

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'I know I should but I haven't', a team is st…»

Activate when: user says 'I know I should but I haven't', a team is stuck in analysis paralysis going in circles, you need to assess whether someone actually learned from a past experience, a strategy or lessons-learned doc has produced no operational change, or an organization keeps repeating the same mistake. Do NOT activate when: the barrier is a demonstrable external constraint (capital, regulation, waiting for a trigger), or when the goal is to shame rather than diagnose. More: deciqai.com/c/knowing-and-doing-as-one

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 915 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Активируйте, когда: пользователь говорит «Я знаю, что должен, но не сделал», команда застряла в аналитическом параличе, ходя по кругу, нужно оценить…

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

ПроцедураОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
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: 4. 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1915 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 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: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only coaching skill for diagnosing gaps between intention and action, with no code execution, data access, persistence, or hidden authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.