SKILLEMALL.ai

AB hizal-write

Сохраняйте то, чему агент учится в процессе работы. Самоактивация — срабатывает всякий раз, когда агент принимает решение, обнаруживает закономерность, усваивает соглашение, сталкивается с проблемой или получает ценные знания. Используйте непрерывно, а не только в конце. Активируется фразами вроде «хорошо знать», «я запомню это», «стоит отметить», «это закономерность», «извлеченный урок», «вот как мы это делаем» или в любой момент, когда агент узнает что-то, что иначе забыл бы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Persist what the agent learns as it builds. Self-triggering — fires wh…»

Persist what the agent learns as it builds. Self-triggering — fires whenever the agent makes a decision, discovers a pattern, learns a convention, hits a gotcha, or gains knowledge worth keeping. Use continuously, not just at the end. Triggers on phrases like "good to know", "I'll remember that", "worth noting", "that's a pattern", "lesson learned", "this is how we do it", or any moment the agent learns something it would otherwise forget.

ClawHub Agent Skills автор: Parker v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 893 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сохраняйте то, чему агент учится в процессе работы.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 893 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a clear memory-writing purpose, but it tells the agent to save information automatically and broadly without enough user control or sensitive-data safeguards.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.