SKILLEMALL.ai

AC agent-introspection

Механизм самоанализа агента. Запускает структурированный самоанализ в ключевых точках выполнения задачи, предотвращая слепое выполнение, инерционное отклонение, чрезмерную самоуверенность. Используйте когда: перед началом задачи, при выборе плана, при возникновении препятствий в выполнении, перед завершением сдачи. Триггеры: самоанализ, размышление, проверка, обзор, introspect, reflect, я прав, проверка идей, правильное ли направление.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent自省机制。在执行任务的关键节点触发结构化自省,防止盲目执行、惯性偏离、过度自信。Use when: 任务开始前、方案选择时、执行受…»

Agent自省机制。在执行任务的关键节点触发结构化自省,防止盲目执行、惯性偏离、过度自信。Use when: 任务开始前、方案选择时、执行受阻时、完成交付前。Triggers on: 自省, 反思, 审视, 回顾, introspect, reflect, 我做得对吗, 检查思路, 方向对吗。

ClawHub Agent Skills автор: demo112 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 696 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Механизм самоанализа агента.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 696 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only self-reflection skill with no executable code, credentials, network use, or hidden install behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.