SKILLEMALL.ai

AB mbti-analyzer

Анализирует MBTI пользователя на основе авторизованной памяти OpenClaw, истории сеансов и заметок рабочей области. Используйте, когда пользователь запрашивает анализ MBTI, определение личности без опросника, отчёт о личности с доказательствами или гипотезу структурированного типа на основе прошлых разговоров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a user's MBTI from authorized OpenClaw memory, session history…»

Analyze a user's MBTI from authorized OpenClaw memory, session history, and workspace notes. Use when the user asks for MBTI analysis, personality inference without a questionnaire, an evidence-backed personality report, or a structured type hypothesis from historical conversations.

ClawHub Agent Skills автор: kingOfSoySauce v0.4.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 2 189 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует MBTI пользователя на основе авторизованной памяти OpenClaw, истории сеансов и заметок рабочей области.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 86
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2189 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • -31 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears locally focused and not malicious, but it asks for broad private OpenClaw history and can persist consolidated reports and raw records.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.