SKILLEMALL.ai

BD prompt-refiner

Преобразует расплывчатые запросы пользователя в подробные, выполнимые подсказки на основе четырехкомпонентной структуры. Этот навык напрямую генерирует структурированные подсказки из ввода пользователя без интерактивного уточнения. Навык генерирует только текст подсказки для выполнения задачи, не выполняя фактическую задачу или исследовательские действия. Отличные подсказки строятся на основе четырех основных элементов: роли, описания задачи, контекстной информации и ограничений инструкций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将模糊的用户请求转化为基于四要素框架的详细、可操作提示。该技能直接根据用户的输入生成结构化提示,无需交互式澄清。技能仅生成用于执行任务的提示…»

将模糊的用户请求转化为基于四要素框架的详细、可操作提示。该技能直接根据用户的输入生成结构化提示,无需交互式澄清。技能仅生成用于执行任务的提示文本,不执行实际任务或探索性操作。基于角色设定、任务描述、上下文信息和指令约束四个核心要素构建优秀prompt。

ClawHub Agent Skills автор: Flonerze v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 664 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует расплывчатые запросы пользователя в подробные, выполнимые подсказки на основе четырехкомпонентной структуры.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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
  • 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: 2. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompt-refiner) не совпадает с папкой (prompt-improve)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1664 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a prompt-refinement skill with some broad routing language, but no evidence of hidden access, data theft, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.