SKILLEMALL.ai

BB intelligent-delegation

5-этапная структура для надежного делегирования задач от ИИ к ИИ, основанная на статье Google DeepMind "Intelligent AI Delegation" (arXiv 2602.11865). Включает отслеживание задач, регистрацию производительности субагентов, автоматическую проверку, цепочки резервного копирования и многомерное оценивание задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A 5-phase framework for reliable AI-to-AI task delegation, inspired by…»

A 5-phase framework for reliable AI-to-AI task delegation, inspired by Google DeepMind's "Intelligent AI Delegation" paper (arXiv 2602.11865). Includes task tracking, sub-agent performance logging, automated verification, fallback chains, and multi-axis task scoring.

ClawHub Agent Skills автор: Kurt v1.0.0 9 файлов тело ≈ 1 772 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

5-этапная структура для надежного делегирования задач от ИИ к ИИ, основанная на статье Google DeepMind "Intelligent AI Delegation" (arXiv 2602.11865).…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураИсследованиятип 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
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
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: 9. 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 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1772 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent delegation helper, but it should be reviewed because it encourages persistent scheduled checks and can understate the risk of irreversible tasks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.