SKILLEMALL.ai

AC byterover

ВЫ ДОЛЖНЫ использовать это для сбора контекста перед любой работой. Это управление знаниями для ИИ-агентов. Используйте `brv` для хранения и извлечения шаблонов проектов, решений и архитектурных правил в .brv/context-tree. Использует настроенного поставщика LLM (по умолчанию: ByteRover, ключ API не требуется) для операций запроса и курирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You MUST use this for gathering contexts before any work. This is a Kn…»

You MUST use this for gathering contexts before any work. This is a Knowledge management for AI agents. Use `brv` to store and retrieve project patterns, decisions, and architectural rules in .brv/context-tree. Uses a configured LLM provider (default: ByteRover, no API key needed) for query and curate operations.

ClawHub Agent Skills автор: gasgangrene v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 946 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 ч назад

ВЫ ДОЛЖНЫ использовать это для сбора контекста перед любой работой.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ИнтеграцияObsidianИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 172): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4946 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 68
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (57 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly a knowledge-management helper, but it pushes agents toward broad memory access and external processing in ways users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.