SKILLEMALL.ai

BD context-engineering

Диагностика и улучшение использования контекста в сессиях ИИ-агента. Используйте, когда контекст становится большим, инструкции пропускаются, качество вывода снижается, использование токенов растет или проект требует целенаправленной организации контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and improve context usage in AI agent sessions. Use when cont…»

Diagnose and improve context usage in AI agent sessions. Use when context grows large, instructions are being missed, output quality degrades, token usage rises, or a project needs deliberate context organization.

ClawHub Hermes автор: Himadri Ganguly v1.1.0 MIT-0 10 файлов · 4 скрипта тело ≈ 3 141 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Диагностика и улучшение использования контекста в сессиях ИИ-агента.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 213 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 128, 158): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3141 токенов
  • 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill provides context-management guidance and local audit utilities; its file reading and report-writing behavior is purpose-aligned and disclosed enough to treat as benign with caution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.