SKILLEMALL.ai

AF agent-architect

Интерактивный консультант, помогающий разработчикам проектировать системы агентов. Проводит структурированные вопросы по поверхностям, инструментам, памяти, развертыванию и сложности, а затем синтезирует архитектурные рекомендации, основанные на кураторских внешних ссылках. Используйте, когда кто-то просит помощи в проектировании, планировании или архитектуре системы агентов, ИИ-ассистента, чат-бота, рабочего процесса автоматизации или настройки персонального агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interactive consultant that helps developers design agent systems. Wal…»

Interactive consultant that helps developers design agent systems. Walks through structured intake questions about surfaces, tools, memory, deployment, and complexity, then synthesizes architecture recommendations grounded in curated external references. Use when someone asks for help designing, planning, or architecting an agent system, AI assistant, chatbot, automation workflow, or personal agent setup.

ClawHub Agent Skills автор: Philitician v1.0.2 MIT-0 11 файлов тело ≈ 976 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интерактивный консультант, помогающий разработчикам проектировать системы агентов.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<file>.md

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<file>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/<file>.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<file>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/<file>.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-architect) не совпадает с папкой (blockmind-agent-architect)
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 976 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a low-risk planning skill that asks architecture questions and uses bundled markdown references without running code or changing the user's system.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.