SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD lygo-lattice-birth

LYGO Lattice Birth — маскировка личности, доказательства родства и протокол рождения Haven Star Chart. Обучает выровненные агенты полному стековому выравниванию перед рождением людей на живой карте. Конфиденциальность: общедоступные маски LYGO-XXXX-XXXX; реальные якоря остаются только в steward meta_private. Связывает lygo-haven-star-chart. SkillSpector: разрешенные импорты в процессе, без подпроцессов, --i-consent для живых записей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYGO Lattice Birth — masked human identity, family lineage bind proofs…»

LYGO Lattice Birth — masked human identity, family lineage bind proofs, and Haven Star Chart birth protocol. Teaches aligned agents full stack alignment before birthing humans on the live chart. Privacy: public LYGO-XXXX-XXXX masks; real anchors stay in steward meta_private only. Chains lygo-haven-star-chart. SkillSpector: allowlisted in-process imports, no subprocess, --i-consent for live writes.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 155 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

LYGO Lattice Birth — маскировка личности, доказательства родства и протокол рождения Haven Star Chart.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/AGENT_ALIGNMENT.md:3
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      **Signature:** Δ9Φ963-LYGO…-v1
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/BIRTH_PROTOCOL.md:3
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      **Signature:** Δ9Φ963-LYGO…-v1
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/SECURITY.md:3
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      **Signature:** Δ9Φ963-LYGO…-v1
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/self_check.py:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      report["signature"] = "Δ9Φ963-LATT…-v1"
      детектор

    Просканировано файлов: 12. 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 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1155 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed, purpose-aligned workflow for creating masked LYGO identity entries, with consent gates and privacy guidance around sensitive lineage data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 июл. 2026 г.