SKILLEMALL.ai

AC mind-engine

Универсальный 7-этапный мыслительный движок. Когда пользователь задает любой вопрос, ищет совет или нуждается в анализе, этот движок активируется автоматически: Диагностика проблемы → Подбор модели → Исследование диалога → Генерация гипотез → Исчерпывающая проверка → Вывод рекомендаций → Когнитивное закрепление. Каждый шаг основан на методах с прозрачными ссылками. Предоставляет рекомендации с несколькими вариантами, основанные на установленных структурах. Настраивается с использованием собственных баз знаний пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A universal 7-stage thinking engine. When a user asks any question, se…»

A universal 7-stage thinking engine. When a user asks any question, seeks advice, or needs analysis, this engine auto-activates: Problem Diagnosis → Model Matching → Dialogue Exploration → Hypothesis Generation → Exhaustive Verification → Recommendation Output → Cognitive Consolidation. Each step is method-driven with transparent citations. Gives multi-option recommendations grounded in established frameworks. Customizable with user's own knowledge bases.

ClawHub Agent Skills автор: Jason Cheung v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 690 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальный 7-этапный мыслительный движок.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mind-engine) не совпадает с папкой (mind-engine-v2-0)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1690 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

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a general reasoning skill, not malware, but it asks to activate on almost any question and to save user-specific memory after each dialogue without clear consent or limits.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.