SKILLEMALL.ai

AC cold-process-soap-making-basics

Используйте, когда покупное мыло становится ненадежным, дорогим или вам нужны полностью настраиваемые, безопасные для кожи бруски из местных жиров, масел и щелочи для ежедневной гигиены, стирки или товарного обмена. Агент рассчитывает точные соотношения омыления, безопасные разбавления и рецепты партий по вашему точному списку ингредиентов; отслеживает сроки созревания с автоматическими напоминаниями и журналами; генерирует контрольные списки для проверки качества и шаблоны для бартера. Человек выполняет каждый физический шаг — от смешивания до следа, заливки, извлечения из формы, нарезки и созревания — восстанавливая тактильную самодостаточность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when store-bought soap becomes unreliable, expensive, or you need…»

Use when store-bought soap becomes unreliable, expensive, or you need fully customizable, skin-safe bars made from local fats, oils, and lye for daily hygiene, laundry, or trade goods. Agent calculates precise saponification ratios, safety dilutions, and batch recipes from your exact ingredient list; tracks curing timelines with automated reminders and logs; generates quality-test checklists and barter templates. Human performs every physical step — mixing to trace, pouring, unmolding, cutting, and curing — rebuilding tactile self-reliance.

ClawHub Agent Skills автор: HowToUseHumans v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 912 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда покупное мыло становится ненадежным, дорогим или вам нужны полностью настраиваемые, безопасные для кожи бруски из местных жиров, масел и…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
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

    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 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1912 токенов
    • 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed cold-process soap-making guide with real lye safety risks, but no hidden code, credential access, or unrelated agent behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.