SKILLEMALL.ai

AC building-agents

Практическое руководство по созданию ИИ-агентов. Охватывает: решение о необходимости создания агента (в сравнении с движком правил), три компонента агента (модель/инструменты/инструкции), выбор модели, проектирование инструментов, написание инструкций для агента, оркестрация одиночных/множественных агентов (режимы Manager/Decentralized), Guardrails и human-in-the-loop. Используйте, когда пользователь говорит «помоги мне спроектировать агента», «одиночный агент или мультиагент», «как писать инструкции для агента», «как проектировать инструменты для агента», «какие Guardrails нужны агенту», «стоит ли использовать агента», «какой режим оркестрации агента выбрать».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【构建 AI Agent 实战指南】把 OpenAI《A Practical Guide to Building Agents》蒸馏成可执行…»

【构建 AI Agent 实战指南】把 OpenAI《A Practical Guide to Building Agents》蒸馏成可执行的 Agent 设计方法论。覆盖:判断是否该建 Agent(vs 规则引擎)、Agent 三组件(Model/Tools/Instructions)、模型选型、工具设计、写 agent instructions、单/多智能体编排(Manager/Decentralized 模式)、Guardrails 与 human-in-the-loop。当用户说"帮我设计一个 agent""single agent 还是 multi-agent""怎么写 agent 指令""agent 工具怎么设计""agent 需要哪些 guardrails""该不该上 agent""agent 编排模式怎么选"时使用。

ClawHub Agent Skills автор: jiaxinmmhh v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 343 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Практическое руководство по созданию ИИ-агентов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 343 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for designing AI agents and does not add code execution, credentials access, persistence, or hidden data flows.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.