SKILLEMALL.ai

AB ragora

Используйте инструменты Ragora MCP и REST API для обнаружения, поиска и синтеза ответов из баз знаний. Активируйте, когда пользователь запрашивает обоснованные ответы из коллекций Ragora, сравнение между коллекциями, резюме с указанием источников, проверку должной осмотрительности или верификацию с использованием данных торговой площадки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Ragora MCP tools and REST API to discover, search, and synthesize…»

Use Ragora MCP tools and REST API to discover, search, and synthesize answers from knowledge bases. Trigger when the user asks for grounded answers from Ragora collections, cross-collection comparison, source-backed summaries, due diligence research, or verification using marketplace data.

ClawHub Agent Skills автор: mregmi v1.0.1 3 файла тело ≈ 7 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте инструменты Ragora MCP и REST API для обнаружения, поиска и синтеза ответов из баз знаний.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 SKILL.md:576
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    1. `search("Company X security audit penetration test vulnerability", top_k=15)` — broad discovery pass.
    в кавычках

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7493 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7493 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 139
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 16, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 76 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 139 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (46 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only Ragora integration that uses one expected API key to search Ragora knowledge bases, with no evidence of hidden code, persistence, or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.