SKILLEMALL.ai

AB contradiction-detector

Обнаруживает и устраняет противоречия между файлами инструкций агента, которые вызывают галлюцинации и скрытое некорректное поведение. Используйте, когда: (1) любой агент ведет себя непоследовательно, несмотря на правильные на вид инструкции, (2) формат/поведение субагента было исправлено в одном файле, но поведение не изменилось, (3) был добавлен новый агент, cron-задание или файл инструкций, (4) выполняется периодическая проверка на согласованность. Сканирует AGENTS.md, SOUL.md, HEARTBEAT.md, MEMORY.md, полезные нагрузки cron-заданий и файлы скиллов для любого агента — затем перекрестно проверяет их на противоречия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects and eliminates contradictions between agent instruction files…»

Detects and eliminates contradictions between agent instruction files that cause hallucinations and silent misbehavior. Use when: (1) any agent behaves inconsistently despite correct-looking instructions, (2) a sub-agent format/behavior was fixed in one file but the behavior didn't change, (3) a new agent, cron job, or instruction file was added, (4) running a periodic consistency sweep. Scans AGENTS.md, SOUL.md, HEARTBEAT.md, MEMORY.md, cron job payloads, and skill files for any agent — then cross-references them for contradictions.

ClawHub Agent Skills автор: korengast v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 752 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обнаруживает и устраняет противоречия между файлами инструкций агента, которые вызывают галлюцинации и скрытое некорректное поведение.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 5. 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 67/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 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: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 752 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent audit skill that reads OpenClaw instruction files to find contradictions and requires user confirmation before making changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.