SKILLEMALL.ai

BB dev-guardrails

Универсальные средства защиты для разработки AI-агентов с пятью уровнями защиты: проверка инструкций, мониторинг проекта, надежность доставки, аудит качества кода и соблюдение границ. Предотвращает слепое следование, галлюцинации, выход за рамки, нереалистичные обещания, снижение качества кода и избыточное проектирование. Разработано для Claude Code, Codex, Gemini CLI и любого AI-агента для кодирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Universal AI agent development guardrails with five defense layers: in…»

Universal AI agent development guardrails with five defense layers: instruction gate, project monitoring, delivery reliability, code quality audit, and scope fidelity enforcement. Prevents blind compliance, hallucination, scope creep, unrealistic promises, code quality degradation, and over-engineering. Designed for Claude Code, Codex, Gemini CLI, and any AI coding agent.

ClawHub Agent Skills автор: Nagi_226 v3.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 10 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Универсальные средства защиты для разработки AI-агентов с пятью уровнями защиты: проверка инструкций, мониторинг проекта, надежность доставки, аудит качества…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
40
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10556 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 753, 754, 864): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10556 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 108
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, 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: 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 57 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only development guardrail skill that changes how an agent plans and reviews coding work, with no evidence of hidden execution, data collection, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.