SKILLEMALL.ai

AC agent-collaboration-protocol

Структурированное многоагентное сотрудничество для бэкенд + фронтенд разработок. Используйте, когда оркестратору необходимо координировать работу бэкенд-разработчика и фронтенд-разработчика над одной и той же функцией. Активируется запросами на сборку с несколькими ролями, такими как «создай дашборд с API и UI» или «создай полнофункциональную фичу» или любой задачей, требующей как бэкенд (API, данные, инфраструктура), так и фронтенд (UI, шаблоны, дизайн) работы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured multi-agent collaboration for backend + frontend builds. Us…»

Structured multi-agent collaboration for backend + frontend builds. Use when an orchestrator needs to coordinate a backend engineer and frontend engineer on the same feature. Triggered by multi-role build requests like "build a dashboard with an API and UI" or "create a full-stack feature" or any task requiring both backend (API, data, infra) and frontend (UI, templates, design) work.

ClawHub Agent Skills автор: NightKnight64 v1.5.3 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 400 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Структурированное многоагентное сотрудничество для бэкенд + фронтенд разработок.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
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: 8. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3400 токенов
    • 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

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a mostly transparent multi-agent build workflow, but it also directs agents through live deployment changes and service restarts without a clear approval gate.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.