SKILLEMALL.ai

AC lygo-traumacodex

Запускается, когда пользователь запрашивает TraumaCodex, синхронизацию биометрических данных IBI → двойные офлайн/онлайн дайджесты, форму волны в стиле LDQ из списка синхронизации или зеркальные дайджесты печатей. Чистая локальная стандартная библиотека: без сети, без подпроцессов, без выполнения внешнего стека. Входные данные — миллисекунды интервала между ударами (демонстрационный набор или --ibi-file), а не медицинское устройство. Не для диагностики или лечения заболеваний. Коды исцеления означают только дайджесты протоколов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run when the user asks for TraumaCodex, biometric IBI timing → dual of…»

Run when the user asks for TraumaCodex, biometric IBI timing → dual offline/online digests, LDQ-style waveform from a timing list, or mirror dig seals. Pure local stdlib: no network, no subprocess, no external stack execution. Input is inter-beat interval milliseconds (demo set or --ibi-file), not a medical device. Not for health diagnosis or treatment. Healing codes mean protocol digests only.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.0.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 380 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запускается, когда пользователь запрашивает TraumaCodex, синхронизацию биометрических данных IBI → двойные офлайн/онлайн дайджесты, форму волны в стиле LDQ из…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/traumacodex_core.py:312
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "signature": "Delt…-v1",
      детектор

    Просканировано файлов: 8. 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 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 380 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
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally converts user-provided heartbeat timing data into digests and optional audio files without network access or hidden execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.