SKILLEMALL.ai

BD agent-anti-false-completion

Надежный навык для уменьшения ложных срабатываний AI Agent, таких как "сделал, хотя не делал" или "завершил, хотя не проверял". Помогает Agent реально выполнять задачи, четко проверять результаты и предоставлять достоверные данные в сложных сценариях благодаря ограничениям задач, проверке результатов и правилам выполнения. Применим для всех типов задач: код, отладка, исследования, написание текстов, планирование, эксплуатация, интеграция API, анализ данных, развертывание и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于减少 AI Agent"没做却说做了""没验证却说完成了"等假完成行为的可靠性技能。通过任务约束、结果校验和执行规范,帮助 Agent…»

用于减少 AI Agent"没做却说做了""没验证却说完成了"等假完成行为的可靠性技能。通过任务约束、结果校验和执行规范,帮助 Agent 在复杂任务中保持真实执行、明确验证与可信交付。适用于代码、调试、研究、写作、规划、运维、API 集成、数据分析、部署等所有任务类型。

ClawHub Agent Skills автор: dry3 v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 991 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Надежный навык для уменьшения ложных срабатываний AI Agent, таких как "сделал, хотя не делал" или "завершил, хотя не проверял".

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 2, column 29: description: "用于减少 AI Agent"没做却说做了""没验证却说完成了"等假完成行为的可靠性技能。通过任务约束、结果校验和执行规范,帮助 A… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1991 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This instruction-only skill is not malware, but it broadly pushes agents to keep using tools, expand scope, and avoid asking the user across many task types without clear limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.