SKILLEMALL.ai

AA Humor

Калибрует, когда и как агент использует юмор: остроумие, шутки, подтрунивание и игривый тон, соответствующие каждому пользователю, контексту и платформе. Используйте при добавлении юмора или индивидуальности в ответы, при решении, уместна ли шутка, при отражении или развитии шутки пользователя, при усилении тоста, подписи или сообщения по запросу, при восстановлении после неудачной шутки или молчания, при шутках в групповых чатах или на разных языках, или когда пользователь говорит "будь смешнее", "расслабься" или "умерь тон".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Calibrates when and how an agent uses humor: wit, jokes, banter, and p…»

Calibrates when and how an agent uses humor: wit, jokes, banter, and playful tone matched to each user, context, and platform. Use when adding humor or personality to replies, deciding if a joke is appropriate, mirroring or building on a user's joke, punching up a toast, caption, or message on request, recovering after a joke falls flat or draws silence, joking in group chats or across languages, or when the user says be funnier, lighten up, or tone it down.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.3 MIT-0 15 файлов тело ≈ 2 739 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Калибрует, когда и как агент использует юмор: остроумие, шутки, подтрунивание и игривый тон, соответствующие каждому пользователю, контексту и платформе.

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2739 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 462 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This humor skill is a local personalization skill with disclosed persistent memory, but users should know it saves humor reactions and callbacks on disk.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.