SKILLEMALL.ai

AA team-planner

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет спланировать команду ИИ-агентов для выполнения сложной задачи. Он анализирует требования к задаче, разрабатывает структуру команды, определяет роли участников и планирует рабочие процессы взаимодействия. Фразы активации включают «спланировать команду», «разработать роли агентов», «как агенты должны взаимодействовать» или любой запрос на стратегию координации нескольких агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to plan a team of AI age…»

This skill should be used when the user wants to plan a team of AI agents to work on a complex task. It analyzes task requirements, designs team structure, defines member roles, and plans collaboration workflows. Trigger phrases include "plan a team", "design agent roles", "how should agents collaborate", or any request for multi-agent coordination strategy.

ClawHub Agent Skills автор: GhOvOst v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 650 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет спланировать команду ИИ-агентов для выполнения сложной задачи.

Как процесс A 85/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип 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
A
85/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
60
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: 5. 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 85/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 126, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2650 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 126 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only skill plans multi-agent teamwork; its triggers are somewhat broad, but it does not execute code, access credentials, persist, or hide behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.