SKILLEMALL.ai

AD ia-compound-docs

Документируйте решенные проблемы для повторного использования командой. Предоставляет знания о процессе для /ia-compound. Используйте при документировании решенной проблемы, написании извлеченных уроков, составлении пост-мортама, добавлении в базу знаний или создании проверяемой институциональной базы знаний после отладки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Document solved problems for team reuse. Provides process knowledge fo…»

Document solved problems for team reuse. Provides process knowledge for /ia-compound. Use when documenting a resolved issue, writing up lessons learned, capturing a post-mortem, adding to the knowledge base, or building searchable institutional knowledge after debugging.

ClawHub Agent Skills автор: Ilia Alshanetsky v4.6.0 MIT-0 11 файлов · 2 скрипта тело ≈ 977 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Документируйте решенные проблемы для повторного использования командой.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "class"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ia-compound-docs) не совпадает с папкой (compound-eng-compound-docs)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (write, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 977 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
    • +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 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a documented troubleshooting-knowledge workflow, but its broad auto-trigger can create or modify repository documentation after ordinary success phrases without an explicit write-approval checkpoint.
    LLM: suspicious (high) · 18 сент. 2026 г.