SKILLEMALL.ai

AC ai-imperial-court

Система совместной работы трех отделов и шести министерств императорского двора Китая. Отображает систему трех отделов и шести министерств династии Тан Китая на многоагентную структуру совместной работы, реализуя процесс разделения власти и сдержек и противовесов: «составление — проверка — исполнение». Сценарии запуска: - Пользователь просит многоагентное сотрудничество для выполнения задачи - Требуется процесс проверки, контроля качества, аудита - Сложные задачи требуют декомпозиции и координации - Упоминаются ключевые слова, такие как «императорский двор», «три отдела», «шесть министерств», «запрет», «сотрудничество» - Требуется ролевая обработка задач

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI朝廷三省六部协作系统。将中国唐代三省六部制映射到多Agent协作框架,实现"起草-审核-执行"的分权制衡流程。 触发场景: - 用户要…»

AI朝廷三省六部协作系统。将中国唐代三省六部制映射到多Agent协作框架,实现"起草-审核-执行"的分权制衡流程。 触发场景: - 用户要求多Agent协作完成任务 - 需要评审、质检、审核流程 - 复杂任务需要分解与协调 - 提及"朝廷"、"三省"、"六部"、"封驳"、"协作"等关键词 - 需要角色扮演式任务处理

ClawHub Agent Skills автор: kukuxNd v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 188 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система совместной работы трех отделов и шести министерств императорского двора Китая.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 6. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1188 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed multi-agent planning and review workflow with an optional local file generator, not a hidden or destructive skill.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.