SKILLEMALL.ai

AD cyber-growth

Система отслеживания прогресса в стиле киберпанк × EVA. Поддерживает два режима: (1) Автоматический режим — Агент вызывает accumulate.sh в конце диалога для накопления событий, nightly.sh автоматически подводит итоги в 24:00 ежедневно, morning-report.sh отправляет утренний отчет в 9:00 ежедневно; (2) Ручной режим — напрямую вызывайте grow.sh record. Когда Агент завершает задачу, узнает что-то новое, исправляет проблему, следует автоматически вызывать accumulate.sh для записи. Используйте grow.sh status/report, когда пользователь просит просмотреть прогресс роста, панель состояния, еженедельный отчет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«赛博朋克 × EVA 风格的成长追踪系统。支持两种模式:(1) 自动化模式 — Agent 在对话结束时调用 accumulate.sh 积…»

赛博朋克 × EVA 风格的成长追踪系统。支持两种模式:(1) 自动化模式 — Agent 在对话结束时调用 accumulate.sh 积累事件,每天 24:00 nightly.sh 自动结算,每天 9:00 morning-report.sh 发送晨间报告;(2) 手动模式 — 直接调用 grow.sh record。当 Agent 完成任务、学到新东西、修复问题时,应自动调用 accumulate.sh 记录。当用户要求查看成长进度、状态面板、周报时使用 grow.sh status/report。

ClawHub Agent Skills автор: Syfy v1.0.0 10 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 159 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система отслеживания прогресса в стиле киберпанк × EVA.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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: 10. 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 43/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1159 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This growth tracker is mostly coherent, but it persistently auto-logs work activity and has unsafe input handling that can exceed its stated local-tracking purpose.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.