SKILLEMALL.ai

AB prompt-benchmark

Оценивает один или несколько промптов с помощью основанного на доказательствах статического бенчмарка, охватывающего общее качество, структуру и формат, примеры few-shot, безопасность и надежность, совместимость с целевой моделью и переносимость между моделями. Используйте, когда Codex нужно оценить, проверить, проанализировать, сравнить или диагностировать промпты; оценить, готов ли промпт к производству; проверить примеры или схемы вывода; выявить предположения, специфичные для модели; или рекомендовать улучшения с высоким приоритетом без фактического запуска промпта на внешних моделях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate one or more prompts with an evidence-based static benchmark c…»

Evaluate one or more prompts with an evidence-based static benchmark covering general quality, structure and format, few-shot examples, safety and robustness, target-model compatibility, and cross-model portability. Use when Codex needs to score, audit, lint, compare, or diagnose prompts; assess whether a prompt is production-ready; check examples or output schemas; identify model-specific assumptions; or recommend high-priority improvements without actually running the prompt against external models.

ClawHub Agent Skills автор: margaretzybgl v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 434 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценивает один или несколько промптов с помощью основанного на доказательствах статического бенчмарка, охватывающего общее качество, структуру и формат…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/scoring-rubric.md:104
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Authority boundaries:** the prompt does not request privilege escalation or secret disclosure.

    Просканировано файлов: 7. 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 70/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1434 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 506 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent prompt-evaluation helper that uses bundled reference files and a local lint script without hidden persistence, credential access, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.