SKILLEMALL.ai

BB skill-param-confirmer

Предварительный слой выполнения для последующих навыков. Он проверяет целевой навык, извлекает явные и неявные поля подтверждения, нормализует кандидатские параметры, разрешает неоднозначность, применяет контроль рисков и возвращает структурированный пакет подтверждения перед передачей следующему навыку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Downstream skill execution preflight layer. It inspects a target skill…»

Downstream skill execution preflight layer. It inspects a target skill, extracts explicit and implicit confirmation fields, normalizes candidate parameters, resolves ambiguity, applies risk gating, and returns a structured confirmation payload before handing off to the downstream skill.

ClawHub Agent Skills автор: AGI2Go v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 985 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предварительный слой выполнения для последующих навыков.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:744
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    * normalized handoff payload generation

Просканировано файлов: 2. 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 73/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4985 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 264, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 22. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 70 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 264 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is an instruction-only preflight checker that helps confirm parameters before other skills run, with the main caution that it asks implementations to log session details.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.