SKILLEMALL.ai

BB decision-forest

Сопоставить решение с вариантами, обязательными условиями, критериями, лучшим/базовым/худшим сценариями, обратимостью и контрольной точкой для пересмотра. Использовать при сравнении пользователем нескольких путей и необходимости в четком инструменте принятия решений, который разделяет факты, предположения и опасения, не пытаясь предсказать будущее.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Map a decision into options, non-negotiables, criteria, best/base/wors…»

Map a decision into options, non-negotiables, criteria, best/base/worst cases, reversibility, and a review checkpoint. Use when the user is comparing multiple paths and needs a clear decision aid that separates facts, assumptions, and fears without pretending to predict the future.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 625 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 дн назад

Сопоставить решение с вариантами, обязательными условиями, критериями, лучшим/базовым/худшим сценариями, обратимостью и контрольной точкой для пересмотра.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 625 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a simple decision-structuring aid that processes user input into a markdown brief without hidden access, persistence, or data transfer.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 16 сент. 2026 г.