SKILLEMALL.ai

AC clawmem-team

Единый входной навык для рабочих процессов команды ClawMem. Используйте, когда пользователь хочет спроектировать, запустить, проверить, адаптировать или выбрать рабочий процесс команды на основе ClawMem, включая пользовательский дизайн команды, планирование репозитория и доступа, настройку основных/рабочих/сводных очередей, обзор потоков, пошаговое онбординг команды или прямые запросы шаблонов по имени файла, такие как main-worker-summary-queue.md и reviewing.md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Single entry skill for ClawMem Team workflows. Use when a user wants t…»

Single entry skill for ClawMem Team workflows. Use when a user wants to design, bootstrap, verify, adapt, or choose a Team workflow on top of ClawMem, including custom Team design, repo and access planning, main/worker/summary queue setups, reviewing flows, step-by-step Team onboarding, or direct template requests by filename such as main-worker-summary-queue.md and reviewing.md.

ClawHub Agent Skills автор: Eric v0.3.9 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 846 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Единый входной навык для рабочих процессов команды ClawMem.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТексты и документыИнфраструктуратип 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
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 8. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 17
    • 100Шаги. Шагов: 92
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2846 токенов

    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 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only ClawMem team workflow skill whose state-changing behavior is disclosed, purpose-aligned, and gated by user approval.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.