SKILLEMALL.ai

AB autopilot

Полностью автономное сквозное выполнение ОДНОЙ определенной задачи без вмешательства человека — рабочий элемент (Azure DevOps или GitHub id, или текст) становится проверенным рабочим деревом плюс отчет с доказательствами, а каждый заданный вопрос становится зарегистрированным предположением с указанием его радиуса поражения. Применяет каждый применимый навык из этой библиотеки к наблюдаемым предикатам и останавливается перед любым коммитом, пушем или PR. Жесткие остановки только для деструктивного или необратимого шага, отсутствия доступа, архитектурной или нереализуемой спецификации, или трех неудачных исправлений одного поведения. Используйте этот навык, когда пользователь говорит «autopilot», «/autopilot», «run task <id> autonomously», «work this task end to end without asking», «full autonomy on this», «do the whole task, skip commits and PR», или запускает безголовый запуск с идентификатором задачи — даже если он не называет навык. Не для интерактивного утверждения плана (task-executor), очереди задач (goal-runner) или когда должны быть созданы коммиты или PR (create-pr).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fully autonomous end-to-end run of ONE defined task with no human gate…»

Fully autonomous end-to-end run of ONE defined task with no human gates — a work item (Azure DevOps or GitHub id, or inline text) becomes a verified working tree plus an evidence-backed report, and every question that would have been asked becomes a logged assumption with its blast radius. Puts every applicable skill in this library to work on observable predicates, and stops dead before any commit, push, or PR. Hard stops only for a destructive or irreversible step, missing access, an architectural or unimplementable spec, or three failed fixes on one behavior. Use this skill whenever the user says "autopilot", "/autopilot", "run task <id> autonomously", "work this task end to end without asking", "full autonomy on this", "do the whole task, skip commits and PR", or launches a headless run with a task id — even if they don't name the skill. Not for interactive plan approval (task-executor), a queue of tasks (goal-runner), or when commits or PRs should be created (create-pr).

ClawHub Agent Skills автор: Dennis Rongo v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 271 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Полностью автономное сквозное выполнение ОДНОЙ определенной задачи без вмешательства человека — рабочий элемент (Azure DevOps или GitHub id, или текст)…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураAzureGitHubДанные и аналитикаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 132): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 30, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4271 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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

    • +3Длина description 990: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a clearly disclosed autonomous coding workflow that can edit the working tree but does not hide behavior or publish changes on its own.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.