SKILLEMALL.ai

AC problem-solving

Структурированная диагностика проблем и методология решения. Используйте, когда: (1) причина проблемы неизвестна и требуется расследование / «проанализируй эту проблему» / «устрани неполадки», (2) предыдущие попытки исправления не увенчались успехом, (3) проблема затрагивает взаимодействие нескольких компонентов / «почему это происходит» / «расследуй причину», (4) изменение сопряжено с риском или побочными эффектами / «диагностируй», (5) пользователь явно просит сначала проанализировать, а затем исправить. НЕ используйте для: очевидных исправлений в одну строку, проблем с четкими сообщениями об ошибках и известными решениями, простых проблем, когда пользователь говорит «исправь напрямую».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«结构化问题诊断与解决方法论。 Use when: (1) 问题原因不明需要调查/"分析一下这个问题"/"排查一下", (2) 之前的修复尝试…»

结构化问题诊断与解决方法论。 Use when: (1) 问题原因不明需要调查/"分析一下这个问题"/"排查一下", (2) 之前的修复尝试失败了, (3) 问题涉及多个组件交互/"为什么会这样"/"调查一下原因", (4) 修改有风险或副作用/"诊断一下", (5) 用户明确要求先分析再修复。 NOT for: 明显的一行修复、错误信息清晰且有已知方案的问题、 用户说"直接修"的简单问题。

ClawHub Agent Skills автор: lovensky1992-wk v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 516 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Структурированная диагностика проблем и методология решения.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
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: 3. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (problem-solving) не совпадает с папкой (problem-solving-methodology)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1516 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only troubleshooting methodology skill with disclosed diagnostic behavior and no hidden code or install actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.