SKILLEMALL.ai

AB ai-trending-models

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет найти, собрать или обобщить последние популярные и вирусные проекты с открытым исходным кодом в области ИИ или LLM. Триггеры включают: 收集最新爆火AI开源项目, 最近有哪些热门大模型, 给我找前沿AI开源项目, what are the trending AI repos, latest open-source LLM projects, или любой вариант запроса о горячих новых релизах и репозиториях ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to discover, collect, or…»

This skill should be used when the user wants to discover, collect, or summarize the latest trending and viral open-source AI or LLM projects. Triggers include: 收集最新爆火AI开源项目, 最近有哪些热门大模型, 给我找前沿AI开源项目, what are the trending AI repos, latest open-source LLM projects, or any variation asking for hot trending new AI model releases and repositories.

ClawHub Agent Skills автор: Leon Stark v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 732 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет найти, собрать или обобщить последние популярные и вирусные проекты с открытым исходным кодом в…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 78/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 732 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a public trend-research helper that uses web research and local report output, with some overbroad activation and source-use guidance but no clear malicious behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.