SKILLEMALL.ai

AB skill-factory

Проектируйте, создавайте, оценивайте и оптимизируйте готовые к производству навыки агентов для ClawHub. Используйте при создании нового навыка, перепроектировании существующего навыка, выборе между одним навыком, ссылками/скриптами или маршрутизатором с вариантами, улучшении триггеров навыка, проверке переносимости или подготовке навыка к публикации. Также используйте при превращении идеи грубого навыка в автономный, публикуемый пакет навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, build, evaluate, and optimize production-ready Agent Skills fo…»

Design, build, evaluate, and optimize production-ready Agent Skills for ClawHub. Use when creating a new skill, redesigning an existing skill, choosing between a single skill, references/scripts, or a router with variants, improving skill triggers, validating portability, or preparing a skill for publication. Also use when turning a rough skill idea into a self-contained, publishable skill package.

ClawHub Agent Skills автор: Robert v2.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 235 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проектируйте, создавайте, оценивайте и оптимизируйте готовые к производству навыки агентов для ClawHub.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/skill-mechanics.md:114
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - privilege escalation;
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:204
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - credential harvesting;

    Просканировано файлов: 4. 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 79/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 124
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2235 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a transparent workflow for helping agents create and review other skills, with no hidden execution code or unrelated sensitive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.