SKILLEMALL.ai

AC prism

Используйте PRISM при: (1) рассмотрении архитектурного решения, изменения, чувствительного к безопасности, или крупного рефакторинга (>500 строк), (2) принятии решения, которого вы будете придерживаться в течение 6+ месяцев, (3) подготовке выпуска open source, (4) желании провести структурированный анализ угроз для устранения группового мышления. НЕ ДЛЯ: мелких исправлений ошибок, опечаток в документации, косметических изменений, срочных исправлений, или любых решений, обратимых в течение недели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use PRISM when: (1) reviewing an architecture decision, security-sensi…»

Use PRISM when: (1) reviewing an architecture decision, security-sensitive change, or major refactor (>500 lines), (2) making a decision you'll live with for 6+ months, (3) preparing an open source release, (4) you want structured adversarial analysis to eliminate groupthink. NOT FOR: minor bug fixes, documentation typos, cosmetic changes, urgent hotfixes, or any decision reversible within a week.

ClawHub Agent Skills автор: Jeremy Knows v2.1.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 7 377 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте PRISM при: (1) рассмотрении архитектурного решения, изменения, чувствительного к безопасности, или крупного рефакторинга (>500 строк), (2)…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7377 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "taxonomy_category"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "health_score"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_improved"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7377 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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: 21. 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
PRISM is a disclosed multi-agent code review skill that reads project files and saves local review summaries, with manageable scoping and retention caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.