SKILLEMALL.ai

AB logical-fallacies

Активировать, когда: кто-то говорит «этот аргумент кажется неправильным, но я не могу объяснить почему», «это реальный аргумент или просто риторика?», «что не так с этим рассуждением?»; аргумент полностью опирается на авторитет/эмоции/популярность; вы собираетесь принять решение на основе одной аналогии. НЕ активировать, когда: вывод уже может быть проверен эмпирически (просто проверьте данные); случайный разговор, где строгость дорого обходится в социальном плане и ставки низки. Подробнее: deciqai.com/c/logical-fallacies

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: someone says 'this argument feels off but I can't expla…»

Activate when: someone says 'this argument feels off but I can't explain why', 'is this a real argument or just rhetoric?', 'what's wrong with this reasoning?', an argument relies entirely on authority/emotion/popularity, or you're about to decide based on a single analogy. Do NOT activate when: the conclusion is already verifiable empirically (just check the data); casual conversation where rigor is socially expensive and stakes are low. More: deciqai.com/c/logical-fallacies

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 128 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Активировать, когда: кто-то говорит «этот аргумент кажется неправильным, но я не могу объяснить почему», «это реальный аргумент или просто риторика?», «что не…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2128 токенов

    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 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 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 markdown-only reasoning aid for identifying logical fallacies, with no executable code or hidden sensitive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.