SKILLEMALL.ai

AC improvement-gate

Используйте, когда после внесения изменений необходимо проверить, следует ли их сохранить, кандидат помечен как ожидающий и требует ручного утверждения, или вы хотите просмотреть очередь на утверждение. 7 уровней контроля: Schema→Compile→Lint→Regression→Review→Doubt→HumanReview, отказ при сбое на любом обязательном уровне. Не используется для оценки (используйте improvement-discriminator) или для внесения изменений (используйте improvement-executor).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当执行完变更需要验证是否应保留、候选被标记 pending 需要人工审批、或想查看待审队列时使用。7 层机械门禁: Schema→Compi…»

当执行完变更需要验证是否应保留、候选被标记 pending 需要人工审批、或想查看待审队列时使用。7 层机械门禁: Schema→Compile→Lint→Regression→Review→Doubt→HumanReview,任一 required 层失败即拒绝。不用于打分(用 improvement-discriminator)或执行变更(用 improvement-executor)。

ClawHub Agent Skills автор: _silhouette v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 087 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда после внесения изменений необходимо проверить, следует ли их сохранить, кандидат помечен как ожидающий и требует ручного утверждения, или…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (improvement-gate) не совпадает с папкой (auto-improvement-gate)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1087 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local quality-gate skill that can roll back candidate changes and manage review records as part of its stated workflow.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.