SKILLEMALL.ai

AC self-improving-meta

Регистрирует проблемы инфраструктуры агента (дрейф промпта, конфликты правил, сбои хуков, раздувание контекста). По умолчанию только регистрация. Хуки проекта Claude/Codex срабатывают только по явным мета-сигналам (self-improving-meta, prompt-governance, stackability). Опциональный хук OpenClaw agent:bootstrap срабатывает при запуске сессии и не зависит от совпадений; если он включен, он вставляет напоминание только для регистрации и не должен редактировать файлы. Не редактирует AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, MEMORY.md, хуки или навыки, если пользователь не запросит проверенный diff в текущей сессии. Используйте, когда инструкции файла промпта неверно прочитаны, хук не срабатывает, навык не активируется, правила конфликтуют, файлы промптов тратят контекст, память устарела или шаблон навыка неполный.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Logs agent-infrastructure issues (prompt drift, rule conflicts, hook f…»

Logs agent-infrastructure issues (prompt drift, rule conflicts, hook failures, context bloat). Default is log-only. Claude/Codex project hooks fire only on explicit meta signals (self-improving-meta, prompt-governance, stackability). The optional OpenClaw agent:bootstrap hook is session-start and not matcher-gated; if enabled it injects a log-only reminder and must not edit files. Does not edit AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, MEMORY.md, hooks, or skills unless the user requests a reviewed diff in the current session. Use when prompt-file instructions are misread, a hook fails, a skill does not activate, rules conflict, prompt files waste context, memory is stale, or a skill template is incomplete.

ClawHub Agent Skills автор: José I. O. v1.2.4 MIT-0 15 файлов · 3 скрипта тело ≈ 6 809 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Регистрирует проблемы инфраструктуры агента (дрейф промпта, конфликты правил, сбои хуков, раздувание контекста).

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6809 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6809 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 133
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 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: 22. 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
  • +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
  • +3Длина description 704 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 133 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill mainly logs agent-infrastructure problems and its write-capable or hook behaviors are disclosed, opt-in, and scoped to local project files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.