SKILLEMALL.ai

AD gstack

Сборник лучших мировых мыслительных подходов — объединяет инженерное мышление Google Staff Engineer, Мартина Фаулера/Кента Бека/Джеффа Дина, предпринимательское мышление Пола Грэма/Сэма Альтмана, инновационное мышление Илона Маска, дизайнерское мышление Stripe/Airbnb. v2.5.10: удален install.sh для полного устранения предупреждений ClawHub Suspicious.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«世界顶级思维合集 —— 融合Google Staff Engineer、Martin Fowler/Kent Beck/Jeff Dean工…»

世界顶级思维合集 —— 融合Google Staff Engineer、Martin Fowler/Kent Beck/Jeff Dean工程思维、Paul Graham/Sam Altman创业思维、Elon Musk创新思维、Stripe/Airbnb设计思维。v2.5.10:移除install.sh以完全消除ClawHub Suspicious警告。

ClawHub Agent Skills автор: leo-jiqimao v2.5.10 MIT-0 26 файлов тело ≈ 759 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сборник лучших мировых мыслительных подходов — объединяет инженерное мышление Google Staff Engineer, Мартина Фаулера/Кента Бека/Джеффа Дина…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураStripeИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 5. 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 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gstack) не совпадает с папкой (gstack-openclaw)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 759 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a Markdown-only engineering prompt pack, but it needs review because it under-discloses high-impact workflows like PR merging, production deployment, rollback, and code changes.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 27 мая 2026 г.