SKILLEMALL.ai

AC polanyi-perspective

Мыслительная модель Майкла Поланьи. Анализирует неявное знание, освоение навыков, передачу опыта, ученичество, управление знаниями, методы обучения, границы замещения ИИ/инструментами, научное сообщество и посткритические философские проблемы с точки зрения Поланьи. Используйте, когда пользователь спрашивает «с точки зрения Поланьи», «что бы сказал Поланьи», «неявное знание», «почему это нельзя четко сформулировать», «как передать опыт», «почему SOP не выполняется должным образом», «управление знаниями» или «ученичество».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Michael Polanyi 的思维框架。用 Polanyi 视角分析隐性知识、技能习得、经验传承、师徒制、 知识管理、学习方法、AI/工…»

Michael Polanyi 的思维框架。用 Polanyi 视角分析隐性知识、技能习得、经验传承、师徒制、 知识管理、学习方法、AI/工具替代边界、科学共同体与后批判哲学问题。 Use when the user asks "用 Polanyi 的视角", "Polanyi 会怎么看", "tacit knowledge", "为什么说不清楚", "怎么传承经验", "SOP 为什么执行不到位", "知识管理", or "师徒制".

ClawHub Agent Skills автор: Eugene Liu v2.0.3 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 188 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мыслительная модель Майкла Поланьи.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 11. 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (polanyi-perspective) не совпадает с папкой (polanyi-skill)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1188 токенов
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The surfaced evidence shows a usability concern about fixed response style, but no hidden access, persistence, data theft, or destructive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.