SKILLEMALL.ai

AC post-experience-rater

Быстро и неформально оценивайте что-либо сразу после того, как пользователь закончил — ресторан, отель, поездку, мероприятие или встречу с новым человеком — и сохраняйте это в Fulcra в виде структурированной аннотации, которая строит его долгосрочный график вкусов/предпочтений. Используйте это всякий раз, когда пользователь говорит что-то вроде "оцени этот ресторан", "как прошел ужин", "записать оценку", "оцени этот отель", "это место было на 4" или как-то иначе реагирует на только что пережитый опыт. Ограничьтесь примерно 15 секундами, как при отправке сообщения другу. Для более глубокого сбора данных о каждом событии с участниками и последующими действиями используйте event-debrief; для подведения итогов всего дня используйте evening-debrief. НЕ используйте для извлечения объективных данных о здоровье/календаре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture a fast, casual rating right after the user finishes something…»

Capture a fast, casual rating right after the user finishes something -- a restaurant, hotel, trip, event, or meeting a new person -- and store it in Fulcra as a structured annotation that builds their long-term taste/preference graph. Use this whenever the user says things like "rate that restaurant", "how was dinner", "log a rating", "rate the hotel", "that place was a 4", or otherwise reacts to an experience they just had. Keep it to ~15 seconds, like texting a friend. For a deeper per-event capture with attendees and follow-ups use event-debrief; for a whole-day wrap-up use evening-debrief. Do NOT use it for objective health/calendar data pulls.

ClawHub Agent Skills автор: keng009 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 715 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Быстро и неформально оценивайте что-либо сразу после того, как пользователь закончил — ресторан, отель, поездку, мероприятие или встречу с новым человеком — и…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ГенераторЛичная продуктивностьРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/lib/fulcra_annotations.py:24
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (post-experience-rater) не совпадает с папкой (fulcra-post-experience-rater)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 715 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 657 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The rating workflow itself is understandable, but the package also ships unrelated high-impact helpers for CRM, health/calendar reads, and deletion of Fulcra or Attio records.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 26 июн. 2026 г.