SKILLEMALL.ai

AC play-dumb

Позволяет Агенту контролируемо "притворяться глупым" — регулировать уровень интеллектуальности в зависимости от сценария. Поддерживает различные "глупые" личности (золотистый ретривер, Сократ, рассеянный стажер и т. д.) и 10 уровней "глупости". Условия срабатывания: пользователь говорит "притворись глупым", "не будь таким умным", "будь глупее", "play dumb", "dumb mode". Безопасность: вопросы, связанные с личной безопасностью, медициной, правом, финансами, автоматически отключают "притворство глупым".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 Agent 可控地"装笨"——根据场景调整智能表现水平。 支持多种笨法人格(金毛犬、苏格拉底、迷糊实习生等)和10级笨度调节。 触发条件…»

让 Agent 可控地"装笨"——根据场景调整智能表现水平。 支持多种笨法人格(金毛犬、苏格拉底、迷糊实习生等)和10级笨度调节。 触发条件:用户说"装笨"、"别那么聪明"、"笨一点"、"play dumb"、"dumb mode"。 安全底线:涉及人身安全、医疗、法律、金融的问题自动解除装笨。

ClawHub Agent Skills автор: dox012 v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 306 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Позволяет Агенту контролируемо "притворяться глупым" — регулировать уровень интеллектуальности в зависимости от сценария.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 306 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only playful mode that intentionally makes the agent act less capable, with no evidence of hidden access, execution, persistence, or data collection.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.