SKILLEMALL.ai

AB reading-progress-tracker

Организует чтение по разделам «Сейчас», «Далее», «Позже» и «Отложить», затем отслеживает текущую позицию, формат, цель, следующую точку остановки и краткие заметки о сессии. Используйте, когда пользователь хочет простой ручной дашборд для чтения, который поддерживает печать, электронные книги и аудиокниги, не превращая чтение в домашнее задание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Organize reading into Now, Next, Later, and Drop, then track current p…»

Organize reading into Now, Next, Later, and Drop, then track current position, format, purpose, next stopping point, and lightweight session notes. Use when the user wants a simple manual reading dashboard that supports print, ebook, and audiobook without turning reading into homework.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 539 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Организует чтение по разделам «Сейчас», «Далее», «Позже» и «Отложить», затем отслеживает текущую позицию, формат, цель, следующую точку остановки и краткие…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 72/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 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: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 539 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill's code and runtime instructions are consistent with a lightweight reading-tracker: it needs no credentials, does not call external services, and only parses user-provided text and the local SKILL.md.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 15 апр. 2026 г.