BB expert-library-plus
Установите и управляйте Expert Library Plus — первой в мире библиотекой ИИ-экспертов с якорями качества по именам. Улучшает 43+ профессиональных экспертов с историческими личностями, такими как Стив Джобс, Джон Резиг и Питер Друкер, в качестве эталонов качества. Основано на Claude Skills (6000+ звезд на GitHub) с научной валидацией от фреймворка Jekyll & Hyde и исследований многоагентного сотрудничества.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and manage Expert Library Plus - the world's first AI expert l…»
Install and manage Expert Library Plus - the world's first AI expert library with name-based quality anchors. Enhances 43+ professional experts with historical figures like Steve Jobs, John Resig, and Peter Drucker as quality benchmarks. Based on Claude Skills (6,000+ GitHub stars) with scientific validation from Jekyll & Hyde Framework and Multi-Agent Collaboration research.
Установите и управляйте Expert Library Plus — первой в мире библиотекой ИИ-экспертов с якорями качества по именам.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-eval-dynamicscripts/install.py:80Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного вводаos.system(f"python {verify_path}")
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords"
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (expert-library-plus) не совпадает с папкой (expert-library-plus-skill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1139 токенов
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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.