SKILLEMALL.ai

AC plant-fiber-cordage-making-basics

Используйте, когда вам нужна прочная, биоразлагаемая веревка, шнур или шпагат для переноски, связывания грузов, строительства укрытий, лески или торговых товаров, а коммерческая веревка ненадежна или недоступна. Агент идентифицирует безопасные местные растения по вашим фотографиям, рассчитывает выход волокна и предел прочности, генерирует расписания вымачивания/сушки с напоминаниями по времени, отслеживает соотношения крутки и тесты качества, а также создает шаблоны инвентаризации/бартера. Человек выполняет каждый физический шаг — сбор, вымачивание, сушку, скручивание и тестирование — восстанавливая тактильную самодостаточность в производстве низкотехнологичных веревок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need strong, biodegradable rope, cord, or twine for hauli…»

Use when you need strong, biodegradable rope, cord, or twine for hauling, binding loads, building shelters, fishing lines, or trade goods and commercial rope is unreliable or unavailable. Agent identifies safe local plants from your photos, calculates fiber yield and breaking strength, generates retting/drying schedules with timed reminders, tracks twist ratios and quality tests, and produces inventory/barter templates. Human performs every physical step — harvesting, retting, drying, twisting, and testing — rebuilding tactile self-reliance in low-tech cordage production.

ClawHub Agent Skills автор: HowToUseHumans v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 744 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Используйте, когда вам нужна прочная, биоразлагаемая веревка, шнур или шпагат для переноски, связывания грузов, строительства укрытий, лески или торговых…

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

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип 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 1744 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 578 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 plant-fiber cordage guide with physical safety caveats, but no hidden code, credential access, or disproportionate software authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.