SKILLEMALL.ai

BA emotion-journal

Помогает пользователям записывать эмоции, выявлять триггеры, замечать закономерности и вырабатывать привычку к мягкому самонаблюдению

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users record emotions, identify triggers, notice patterns, and bu…»

Help users record emotions, identify triggers, notice patterns, and build a gentle self-observation habit

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 390 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает пользователям записывать эмоции, выявлять триггеры, замечать закономерности и вырабатывать привычку к мягкому самонаблюдению

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия

ГенераторЛичная продуктивностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Ошибки и развилки вес 10
65
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1390 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The artifact appears to be a ClawHub staff/developer skill set with powerful but disclosed admin, migration, review, and documentation workflows guarded by user confirmation and existing auth.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.