SKILLEMALL.ai

AF nudge-theory

Активируется, когда: пользователь говорит 'подтолкнуть', 'по умолчанию', 'опция включена против опции выключена', 'архитектура выбора' или 'почему люди знают, что должны, но не делают?'; у пользователя есть разрыв между намерением и действием; пользователь разрабатывает онбординг продукта, регистрацию по политике или кампании общественного здравоохранения и хочет изменить поведение без мандатов или стимулов. НЕ активировать, когда: разрыв информационный (люди искренне не знают, что делать — образование предшествует подталкиванию); цель дизайнера — служить своим интересам, а не интересам выбирающего (это темный паттерн, а не подталкивание). Подробнее: deciqai.com/c/nudge-theory.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'nudge,' 'default,' 'opt-in vs opt-out,' 'cho…»

Activate when: user says 'nudge,' 'default,' 'opt-in vs opt-out,' 'choice architecture,' or 'why do people know they should but don't?'; user has a behavior gap between intent and action; user is designing product onboarding, policy enrollment, or public health interventions and wants to change behavior without mandates or incentives. Do NOT activate when: the gap is informational (people genuinely don't know what to do — education precedes nudging); the designer's goal is to serve their own interests rather than the chooser's (that is a dark pattern, not a nudge). More: deciqai.com/c/nudge-theory

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 155 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда: пользователь говорит 'подтолкнуть', 'по умолчанию', 'опция включена против опции выключена', 'архитектура выбора' или 'почему люди знают…

Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/401k-automatic-enrollment-and-the-pension-protection-act-2006.md, examples/choice-architecture-in-ai-products-2023-2026.md, references/sources.md

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
47/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/401k-automatic-enrollment-and-the-pension-protection-act-2006.md, examples/choice-architecture-in-ai-products-2023-2026.md, references/sources.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/401k-automatic-enrollment-and-the-pension-protection-act-2006.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/choice-architecture-in-ai-products-2023-2026.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/sources.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/401k-automatic-enrollment-and-the-pension-protection-act-2006.md, examples/choice-architecture-in-ai-products-2023-2026.md, references/sources.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): examples/401k-automatic-enrollment-and-the-pension-protection-act-2006.md, examples/choice-architecture-in-ai-products-2023-2026.md, references/sources.md
  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2155 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 604 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a static educational skill for applying nudge theory, with no executable code, persistence, credential use, or hidden runtime authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.