SKILLEMALL.ai

AB ooda-loop

Активировать, когда: конкурент превосходит вас, несмотря на худшие ресурсы; решения принимаются дольше, чем позволяет ситуация; команда проигрывает соревнование, которое должна выиграть; настраивается реагирование на кризис или инцидент; кто-то говорит «Boyd», «decision cycle», «get inside their loop» или «tempo». НЕ активировать, когда: ситуация неконкурентная, и медленное обдумывание является правильным решением; скорость недавно была оптимизирована за счет качества ориентации. Подробнее: deciqai.com/c/ooda-loop

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: competitor outmaneuvers you despite worse resources; de…»

Activate when: competitor outmaneuvers you despite worse resources; decisions take longer than the situation allows; team is losing a competition they should win; setting up crisis or incident response; someone says 'Boyd', 'decision cycle', 'get inside their loop', or 'tempo'. Do NOT activate when: situation is genuinely non-competitive and slow deliberation is right; speed was recently optimized at the expense of orientation quality. More: deciqai.com/c/ooda-loop

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 964 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Активировать, когда: конкурент превосходит вас, несмотря на худшие ресурсы; решения принимаются дольше, чем позволяет ситуация; команда проигрывает…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — 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
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 6. 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1964 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 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 text-only decision-making framework skill with broad activation wording but no hidden actions, persistence, credentials, or system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.