SKILLEMALL.ai

BC loop-builder

Используйте это, когда пользователь хочет, чтобы вы СОЗДАЛИ самозапускающийся цикл агента — возьмите повторяющуюся задачу и превратите ее в нечто, что запускается само по себе (по расписанию или событию), выполняет работу, проверяет результат по объективной оценке прохождения/непрохождения, записывает состояние на диск и повторяет до реального условия остановки — так, чтобы он продолжал работать после того, как пользователь перестанет давать команды. Признаком является оценка результата плюс триггер, а не просто таймер. Триггеры: «создай мне цикл / настрой цикл», «автоматизируй весь этот поток, чтобы он просто работал каждые несколько часов», «преврати мою еженедельную/ежедневную задачу в нечто самозапускающееся», «продолжай исправлять/сортировать X и перезапускать, пока не станет зеленым, затем остановись», «проверяй Y для меня без присмотра», «каждое утро читай вчерашние ошибки и записывай их», «добавь половину проверки, которая оценивает то, что производит мой бот», или любая фоновая/периодическая задача, которую они хотят передать. Охватывает сортировку CI, проверку/слияние PR, дайджесты, циклы сборки/линтовки, обновление зависимостей, обновление документации. Предоставляет всю систему — триггер, файл состояния, навык процедуры, жесткий стоп-гейт, белый список команд, контролируемое развертывание. Пропускать для: одноразовых задач, выполняемых сейчас, написания буквального кода цикла (Python while/for-loop или бесконечный цикл рендеринга) и простого планирования без работы или проверки (cron в vercel.json, YAML в GitHub Actions).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this when the user wants you to BUILD a self-running agent loop —…»

Use this when the user wants you to BUILD a self-running agent loop — take a recurring chore and turn it into something that fires on its own (a schedule or event), does the work, checks the result against an OBJECTIVE pass/fail gate, records state to disk, and repeats until a real stopping condition — so it keeps working after they stop prompting. The tell is a judged outcome plus a trigger, not just a timer. Trigger on: "build me a loop / set up a loop", "automate this whole flow so it just runs every few hours", "turn my weekly/standup chore into something self-running", "keep fixing/triaging X and re-running until it's green, then stop", "check Y for me unattended", "every morning read yesterday's failures and write them up", "add the checker half that grades what my bot produces", or any background/recurring task they want to hand off. Covers CI triage, PR review/merge-checking, digests, lint/build loops, dependency bumps, doc refresh. Delivers the whole system — trigger, state file, procedure skill, hard-stop gate, command allowlist, supervised rollout. Skip for: one-off tasks done now, writing literal loop code (a Python while/for-loop or an infinite-render bug), and plain scheduling with no work-or-gate (a vercel.json cron, a GitHub Actions YAML).

ClawHub Agent Skills автор: Hansraj Singh Thakur v0.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 393 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Используйте это, когда пользователь хочет, чтобы вы СОЗДАЛИ самозапускающийся цикл агента — возьмите повторяющуюся задачу и превратите ее в нечто, что…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1276 символов, лимит 1024

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (loop-builder) не совпадает с папкой (loop-creator)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2393 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 1275: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed guide for building supervised self-running agent loops with state, gates, cost checks, and command guardrails.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.