SKILLEMALL.ai

AC agent-vitamins

Ежедневное самосовершенствование для ИИ-агентов. Получает отобранные сводки от Agent Vitamins с практическими улучшениями, которые ваш агент может выполнить. Используйте, когда: «улучшить моего агента», «самосовершенствование», «что нового для агентов», «ежедневная сводка», «витамины для агента», «сделать моего агента лучше», «обновления возможностей», «что мне следует улучшить», проверки в начале сеанса или любой запрос об обновлении агента в соответствии с экосистемой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily self-improvement for AI agents. Fetches curated briefs from Agen…»

Daily self-improvement for AI agents. Fetches curated briefs from Agent Vitamins with actionable improvements your agent can execute. Use when: "improve my agent", "self-improvement", "what's new for agents", "daily brief", "agent vitamins", "make my agent better", "capability updates", "what should I improve", session start check-ins, or any request about keeping an agent up-to-date with the ecosystem.

ClawHub Agent Skills автор: menkesu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 181 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежедневное самосовершенствование для ИИ-агентов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1181 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

    • +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
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only integration that recommends agent improvements from an external brief and requires user approval before making changes.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.