SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 技能优化器

Специализируется на изменении и оптимизации существующих навыков. Активируется, когда обнаруживаются уязвимости в навыке / отсутствующие процессы / логические ошибки / уроки, которые нужно усвоить. Триггеры: оптимизировать навык, изменить навык, проблема с навыком, уязвимость навыка, улучшить навык, подводные камни навыка, внести этот опыт в навык, добавить правило в навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专门负责修改和优化已有技能。当发现技能有漏洞/流程缺失/逻辑错误/经验教训需要沉淀时触发。触发词：优化技能、修改技能、技能有问题、技能漏洞、…»

专门负责修改和优化已有技能。当发现技能有漏洞/流程缺失/逻辑错误/经验教训需要沉淀时触发。触发词：优化技能、修改技能、技能有问题、技能漏洞、改进技能、技能踩坑、把这个经验写进技能、技能加一条规则。

ClawHub Agent Skills автор: 桂皮 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 229 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Специализируется на изменении и оптимизации существующих навыков.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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
  • 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "xiaping_trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "xiaping_category"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "xiaping_tags"

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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 (技能优化器) не совпадает с папкой (skill-optimizer-guipi)
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 229 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is openly meant to edit other installed skills, but its broad triggers and limited pre-write control make it worth a careful review before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 21 июн. 2026 г.