SKILLEMALL.ai

CD self-reflection

Навык самоанализа и постоянного совершенствования. Активируется, когда пользователь просит "проанализировать", "обобщить опыт", "записать уроки", "самосовершенствоваться", "постоянно улучшаться", "тетрадь ошибок", "журнал обучения". Автоматически записывает содержание в reflections/ после каждого выполненного задания, допущенной ошибки или полученного нового знания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自我复盘与持续改进技能。当用户要求"复盘"、"总结经验"、"记录教训"、 "自我提升"、"持续改进"、"错题本"、"学习日志"时触发。 主动…»

自我复盘与持续改进技能。当用户要求"复盘"、"总结经验"、"记录教训"、 "自我提升"、"持续改进"、"错题本"、"学习日志"时触发。 主动在每次完成任务、犯错、学到新知后,将内容写入 reflections/。

ClawHub Agent Skills автор: woodylan v1.0.1 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 670 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык самоанализа и постоянного совершенствования.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/daily_reflect.py:17
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST_FILE = os.path.expanduser("~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.daily-reflect.plist")
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/daily_reflect.py:39
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"launchctl unload '{PLIST_FILE}' 2>/dev/null")
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/daily_reflect.py:80
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    result = os.system(f"launchctl load '{PLIST_FILE}' 2>/dev/null")
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/daily_reflect.py:80
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    result = os.system(f"launchctl load '{PLIST_FILE}' 2>/dev/null")
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/daily_reflect.py:84
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    print(f"⚠️ plist 已创建但 launchctl load 失败,请手动执行:launchctl load '{PLIST_FILE}'")
    строка в коде

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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (self-reflection) не совпадает с папкой (self-reflection-lan)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 670 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Длина description 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This self-reflection skill stores local Markdown notes and can optionally set up daily reminders, but the behavior is mostly disclosed, local, and aligned with its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.