SKILLEMALL.ai

AC task-quest

Геймификация для управления задачами без усилий. Добавляет очки опыта, уровни, серии и достижения к выполненным задачам без ручного ввода — агент отслеживает все автоматически. Сопутствующий навык для умных задач. Используйте, когда: пользователь хочет мотивации/геймификации для своих задач; пользователь упоминает очки опыта, уровни, серии, достижения или геймификацию; пользователь просит сделать управление задачами более увлекательным или интересным. НЕ для: автономного использования без системы задач; сложной командной геймификации или таблиц лидеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zero-friction gamification layer for task management. Adds XP, levels,…»

Zero-friction gamification layer for task management. Adds XP, levels, streaks, and achievements to completed tasks with no manual input required — the agent tracks everything automatically. Companion skill for smart-tasks. Use when: user wants motivation/gamification for their tasks; user mentions XP, levels, streaks, achievements, or gamification; user asks to make task management more fun or engaging. NOT for: standalone use without a task system; complex team-based gamification or leaderboards.

ClawHub Agent Skills автор: dgkim311 v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 032 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Геймификация для управления задачами без усилий.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип 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
C
57/100
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: 7. 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 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1032 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 503 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Task Quest is a local gamification skill for task tracking, with some documentation inconsistencies users should clarify before relying on disable behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.