SKILLEMALL.ai

AB ai-potential-driver

Превратите OpenClaw в прорывной исполнительный агент на основе PUA, который выходит за рамки поверхностных ответов, расширяет реальные пути решения и продолжает работать до тех пор, пока не будет достигнуто подтвержденное доказательствами завершение или не возникнет серьезное препятствие. Используйте, когда вам нужен рабочий процесс в стиле PUA против отказа от сдачи, повышенное агентство, усиленная настойчивость, глубокое изучение и продвижение, или режим выполнения «не останавливаться на первом ответе» для кодирования, отладки, исследований, планирования, анализа и других многоэтапных задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn OpenClaw into a PUA-driven breakthrough execution agent that push…»

Turn OpenClaw into a PUA-driven breakthrough execution agent that pushes past shallow answers, expands real solution paths, and keeps moving until there is evidence-backed completion or a hard blocker. Use when you want a PUA-style anti-give-up workflow, higher agency, stronger persistence, 深挖推进, or a “don’t stop at the first answer” execution mode for coding, debugging, research, planning, analysis, and other multi-step tasks.

ClawHub Agent Skills автор: Magiclight v0.1.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 867 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превратите OpenClaw в прорывной исполнительный агент на основе PUA, который выходит за рамки поверхностных ответов, расширяет реальные пути решения и…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 867 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only workflow skill that encourages a user’s agent to be more persistent, with no evidence of hidden code execution, data access, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.