SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC ontology

Типизированный граф знаний для структурированной памяти агента и компонуемых навыков. Используйте при создании/запросе сущностей (Person, Project, Task, Event, Document), связывании связанных объектов, применении ограничений, планировании многошаговых действий как трансформаций графа или когда навыкам нужно совместно использовать состояние. Активируется по "remember", "what do I know about", "link X to Y", "show dependencies", CRUD сущностей или доступу к данным между навыками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skill…»

Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skills. Use when creating/querying entities (Person, Project, Task, Event, Document), linking related objects, enforcing constraints, planning multi-step actions as graph transformations, or when skills need to share state. Trigger on "remember", "what do I know about", "link X to Y", "show dependencies", entity CRUD, or cross-skill data access.

ClawHub Agent Skills автор: oswalpalash v1.0.4 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 563 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Типизированный граф знаний для структурированной памяти агента и компонуемых навыков.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
54
Не улучшает ответы прогон на моделях: 69% со скиллом · 46% без скилла
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 10 местах: ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub

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: 5. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1563 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Прогон на моделях · 7 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    69%
    +23 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    46%
    триггеры: +100% / −100%

    Не улучшает ответы Pass rate 69% ниже порога 80% · 7 кейсов · $0.060

    В песочнице Скрипты не запустились

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 1 скрипт; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Ни один не дошёл до работы — им не хватило зависимостей, аргументов или файлов. Это не отзыв о поведении: наблюдать было не за чем.

    scripts/ontology.pyне запустился: ontology.py: error: the following arguments are required: command

    3 окт. 2026 г.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent local ontology memory tool, but its persistent write behavior is broader and less protected than its documentation claims.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.