SKILLEMALL.ai

AC source-scout

Используйте этот навык для вопросов, требующих фактических знаний, особенно случайных вопросов «что/где/кто/как/почему» и объяснений научных/медицинских/исторических/текущих событий. Он обеспечивает процесс обоснованного ответа: поиск в Интернете, цитирование надежных источников и включение изображения/фотографии/рисунка из источника, когда это полезно. Активируйте, даже если пользователь явно не запрашивает источники, если ответ опирается на внешние знания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill for factual knowledge questions, especially random “wha…»

Use this skill for factual knowledge questions, especially random “what/where/who/how/why” questions and scientific/medical/history/current-affairs explanations. It enforces a grounded answer process: search the internet, cite reliable sources, and include a sourced image/photo/figure when useful. Trigger even when the user does not explicitly ask for sources if the answer relies on external knowledge.

ClawHub Agent Skills автор: Jérémie Kalfon v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 705 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык для вопросов, требующих фактических знаний, особенно случайных вопросов «что/где/кто/как/почему» и объяснений…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 5. 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: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Use this skill for factual knowledge questions, especially random … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 705 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Source Scout is a disclosed web-research skill for factual answers, with ordinary citation and optional image-attachment behavior and no evidence of hidden or harmful actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.