SKILLEMALL.ai

AA multi-model-critique

Запускает сложные промпты через конвейер многомодельной дискуссии со структурированным самосовершенствованием. Используйте, когда пользователь устанавливает сложный флаг (например, complex=true/complex) или запрашивает высокорискованные, неоднозначные или длинные рассуждения, где одной модели недостаточно. Выдает результаты путем: (1) параллельных запусков моделей, (2) взаимной критики, (3) пересмотра на основе критики и (4) окончательного синтезированного ответа с указанием неопределенностей и заметок о доказательствах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run complex prompts through a multi-model deliberation pipeline with s…»

Run complex prompts through a multi-model deliberation pipeline with structured self-improvement. Use when the user sets a complex flag (e.g., complex=true/complex) or asks for high-stakes, ambiguous, or long-form reasoning where one model is not enough. Produces outputs by: (1) parallel model runs, (2) cross-critique, (3) critique-driven revision, and (4) final synthesized answer with uncertainties and evidence notes.

ClawHub Agent Skills автор: prairiedoggg v1.0.1 7 файлов тело ≈ 1 094 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запускает сложные промпты через конвейер многомодельной дискуссии со структурированным самосовершенствованием.

Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
83/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Run complex prompts through a multi-model deliberation pipeline wi… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1094 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill does what it says: coordinates selected model agents to critique and improve complex answers, with no evidence of hidden data access or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.