SKILLEMALL.ai

AC skill-launch-doctor

Аудит, оценка и улучшение навыков агента перед публикацией, передачей или установкой. Используйте при проверке файла SKILL.md или папки навыка на качество триггеров, прогрессивное раскрытие, ссылки на ресурсы, кросс-агентную совместимость, риски безопасности, сложности установки, позиционирование на рынке, готовность к запуску или при переписывании описания навыка для увеличения установок без привязки к одному исполняющему агенту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit, score, and improve agent skills before publishing, sharing, or…»

Audit, score, and improve agent skills before publishing, sharing, or installing them. Use when reviewing a SKILL.md file or skill folder for trigger quality, progressive disclosure, resource references, cross-agent compatibility, safety risks, install friction, marketplace positioning, launch readiness, or when rewriting a skill description to increase installs without locking it to one agent runtime.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 926 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аудит, оценка и улучшение навыков агента перед публикацией, передачей или установкой.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 926 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill bundle contains disclosed ClawHub, Convex, documentation, and review workflows with some powerful admin and production operations, but the artifacts consistently gate those actions behind user intent, authentication, dry runs, confirmation, or explicit signoff.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.