SKILLEMALL.ai

AD Adversarial Design Review

Атакуйте рискованный дизайн с помощью многоагентного рабочего процесса ПЕРЕД написанием кода. Используйте перед реализацией чего-либо, что трудно отладить или обратить вспять — драйверы устройств, форматы на диске/в сети, обработка параллелизма и прерываний, согласованность при сбоях, протоколы или CI-гейты, которые это «докажут». Запускает специализированных агентов, каждый из которых атакует дизайн с разной точки зрения (аппаратное обеспечение, протокол/параллелизм, безопасность/возможности, формат данных/согласованность при сбоях, целостность CI/тестирования), ищет конкретные сценарии сбоев с конкретными исправлениями, затем вы сверяете и реализуете. Триггеры: «обзор дизайна», «атакуй этот дизайн», «перед тем, как я построю», «правильный ли этот драйвер/формат/протокол», «проверить перед реализацией», рискованный/низкоуровневый/системный код.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Attack a risky design with a multi-agent workflow BEFORE writing the c…»

Attack a risky design with a multi-agent workflow BEFORE writing the code. Use before implementing anything hard-to-debug or hard-to-reverse — device drivers, on-disk/wire formats, concurrency and interrupt handling, crash-consistency, protocols, or the CI gates that will "prove" it. Spins up specialist agents that each attack the design from a different lens (hardware, protocol/concurrency, security/capability, data-format/crash-consistency, CI/test-integrity), hunting concrete failure scenarios with specific fixes, then you reconcile and implement. Triggers: "design review", "attack this design", "before I build", "is this driver/format/protocol correct", "review before implementing", risky/low-level/systems code.

ClawHub Agent Skills автор: Flaukowski v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 907 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Атакуйте рискованный дизайн с помощью многоагентного рабочего процесса ПЕРЕД написанием кода.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

    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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Attack a risky design with a multi-agent workflow BEFORE writing t… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Adversarial Design Review) не совпадает с папкой (adversarial-design-review)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1907 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 725 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed design-review workflow that uses short-lived specialist agents to critique risky systems designs, with no hidden install or persistence behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.