SKILLEMALL.ai

AB checker

Агент QA и ревью. Проверяет вывод других агентов перед доставкой. Используйте, когда: (1) контент от Scribe нуждается в проверке перед публикацией, (2) исследование от Scout нуждается в проверке перед действием, (3) исходящие сообщения нуждаются в проверке качества перед отправкой, (4) любой результат работы нуждается во втором мнении перед тем, как он попадет к Honey B или станет общедоступным. НЕ для: создания контента (используйте scribe), проведения исследований (используйте scout), генерации изображений (используйте pixel), выполнения обслуживания/очистки (используйте janitor). Проверяющий ПРОВЕРЯЕТ, а не создает. Не используйте для внутренних черновиков или мозгового штурма — только для QA перед доставкой. Результаты: вердикты проверки сохраняются в artifacts/checker/.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«QA and peer review agent. Reviews output from other agents before deli…»

QA and peer review agent. Reviews output from other agents before delivery. Use when: (1) content from Scribe needs review before posting, (2) research from Scout needs validation before acting on it, (3) outreach messages need a quality check before sending, (4) any deliverable needs a second pair of eyes before it reaches Honey B or goes public. NOT for: creating content (use scribe), doing research (use scout), generating images (use pixel), doing maintenance/cleanup (use janitor). Checker REVIEWS, doesn't create. Don't use for internal drafts or brainstorming — only for pre-delivery QA. Outputs: review verdicts saved to artifacts/checker/.

ClawHub Agent Skills автор: honeybee1130 v1.0.0 2 файла тело ≈ 681 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Агент QA и ревью. Проверяет вывод других агентов перед доставкой. Используйте, когда: (1) контент от Scribe нуждается в проверке перед публикацией, (2)…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 681 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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 651 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward QA review skill that writes local review notes and does not request risky access or hidden execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.