SKILLEMALL.ai

AF ab-test-agent-workflow

Рабочий процесс многоагентного двойного слепого A/B тестирования. Многораундовое, двойное слепое сравнительное тестирование нескольких моделей/агентов ИИ. Основные роли: координатор (Coordinator), участник A/B (Contestant), оценщик (Judge). Сценарии запуска: "A/B тест", "двойное слепое тестирование", "сравнить ИИ модели", "оценка моделей", "рабочий процесс тестирования", "compare models", "blind test", "multi-round evaluation".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多agent双盲 A/B 测试工作流。对多个 AI model/Agent 进行多轮次、双盲对照测试。 核心role:coordinate者…»

多agent双盲 A/B 测试工作流。对多个 AI model/Agent 进行多轮次、双盲对照测试。 核心role:coordinate者(Coordinator)、受测者 A/B(Contestant)、评测者(Judge)。 trigger场景:"A/B 测试"、"双盲测试"、"比较 AI model"、"model评测"、"测试工作流"、 "compare models"、"blind test"、"multi-round evaluation"。

ClawHub Agent Skills автор: JohnSmithfan v1.1.0-en2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 504 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс многоагентного двойного слепого A/B тестирования.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/anonymizer.py

ПроцедураИИ 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
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/anonymizer.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/anonymizer.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/anonymizer.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/anonymizer.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1504 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 230 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed A/B testing workflow for comparing AI agents and does not show hidden or disproportionate behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.