SKILLEMALL.ai

AC skill-evolution

Мета-навык (Meta-Skill). Предоставляет другим навыкам возможности интерактивной направленной эволюции и поглощения слияния, с трехслойной защитой отката. Сценарии запуска: (1) пользователь говорит «эволюционировать/итерировать/улучшить [имя навыка]»; (2) пользователь говорит «поглотить/впитать способности [имя навыка]»; (3) пользователь говорит «эволюция/поглощение навыка» и т. д. Два параллельных пути: А. Направленная эволюция (точное улучшение путем выбора направления по типу инструмента); B. Поглощение и слияние (впитывание способностей из других навыков/внешних документов/опыта диалога). Всегда создавайте резервную копию перед любыми изменениями, при неудаче резервного копирования изменения не вносятся.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«元技能(Meta-Skill)。为其他 skill 提供交互式定向进化与吞噬融合能力,配备三层回滚防护。 触发场景:(1) 用户说"进化/迭…»

元技能(Meta-Skill)。为其他 skill 提供交互式定向进化与吞噬融合能力,配备三层回滚防护。 触发场景:(1) 用户说"进化/迭代/改进 [skill名]";(2) 用户说"吞噬/吸收 [skill名] 的能力"; (3) 用户说"skill进化/吞噬"等。两条平行路径:A.定向进化(按工具类型选方向精准改进); B.吞噬融合(从其他skill/外部文档/会话经验吸收能力)。所有改动前必备份,备份失败绝不改动。

ClawHub Agent Skills автор: pillar-wang v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 442 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Мета-навык (Meta-Skill).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1442 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent meta-skill for user-directed skill editing, with real filesystem and git impact that users should review before use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.