SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD sofagent

Skill для FDE (инженеров по развертыванию на местах), помогающий им лучше внедрять корпоративные ИИ. Ограничивает поведение агента, проверяет каждое изменение, накапливает опыт. Базовая реализация называется слоем ограничений — один слой, пять возможностей: внедрение, проверка, откат, накопление, эволюция. FORGE — это внутренняя цепочка инструментов для самоитерации. Встроенный режим непрерывной оптимизации (sustain) автоматически читает тенденции отчетов аудита для создания отчетов по оптимизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«FDE Skill——帮 FDE（前线部署工程师）更好完成企业 AI 落地的方法论 Skill。约束 Agent 行为、审计每次变更、沉淀经…»

FDE Skill——帮 FDE（前线部署工程师）更好完成企业 AI 落地的方法论 Skill。约束 Agent 行为、审计每次变更、沉淀经验。 底层实现叫约束层——一个层五种能力：注入·审计·回溯·沉淀·进化。FORGE 自迭代工具链是内部开发工具。 内置持续优化模式（sustain），自动读 audit 报告趋势生成优化报告。

ClawHub Agent Skills автор: KongFangXun v1.5.8 MIT-0 29 файлов тело ≈ 1 613 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Skill для FDE (инженеров по развертыванию на местах), помогающий им лучше внедрять корпоративные ИИ.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../docs/API.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../docs/API.md
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell harness/entry-gate.md:20
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | bash | `command -v bash` | 不可 `rm -rf /`/删非项目文件/改系统配置/`curl\|bash` | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅/❌/N/A |
    таблицаsecurity-скилл

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../docs/API.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "image"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scenarios"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "not_when"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "solves"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../docs/API.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../docs/API.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1613 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a broad enterprise deployment and governance skill that discloses powerful persistent tools, but its install, data movement, and administrative scope need careful review before use.
LLM: suspicious (high) · 10 окт. 2026 г.