SKILLEMALL.ai

BD who-is-undercover

Судья для настольной игры "Кто есть кто". Используйте этот навык, когда пользователь хочет сыграть в игру "Кто есть кто" или упоминает ключевые слова, такие как "Кто есть кто", "Под прикрытием", "Игра в шпиона" и т. д. После активации этого навыка вы станете судьей игры, отвечающим за разделение слов, управление процессом, подсчет голосов, определение победителя и подведение итогов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«谁是卧底"桌游法官技能。当用户想要玩"谁是卧底"游戏,或提及"谁是卧底"、"Undercover"、"卧底游戏"等关键词时,此技能应被使用。…»

谁是卧底"桌游法官技能。当用户想要玩"谁是卧底"游戏,或提及"谁是卧底"、"Undercover"、"卧底游戏"等关键词时,此技能应被使用。加载此技能后,你就是游戏法官,负责分词、主持流程、投票统计、胜负判定和精彩回顾。

ClawHub Agent Skills автор: loongfay v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 525 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Судья для настольной игры "Кто есть кто".

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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

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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 2, column 20: description: "谁是卧底"桌游法官技能。当用户想要玩"谁是卧底"游戏,或提及"谁是卧底"、"Undercover"、"卧底游戏"等关键词时,此技能… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (who-is-undercover) не совпадает с папкой (undercover-is-who)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2525 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (60 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a local game-judge helper that stores game state and player IDs for gameplay, with no evidence of hidden network access or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.