SKILLEMALL.ai

AC acpx-supervised-execution

Использовать, когда задача по написанию кода, отладке или исследованию должна выполняться в рамках одной долгоживущей сессии ACPX, в то время как отдельный супервизор постоянно проверяет реальный инженерный прогресс до тех пор, пока работа не будет принята как выполненная или явно признана неудачной. 用于需要单一 ACPX 长会话执行、并由独立监工持续检查真实工程进度直到任务明确完成或失败的场景。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a coding, debugging, or research task should run inside one l…»

Use when a coding, debugging, or research task should run inside one long-lived ACPX session while a separate supervisor keeps checking real engineering progress until the work is accepted complete or explicitly failed. 用于需要单一 ACPX 长会话执行、并由独立监工持续检查真实工程进度直到任务明确完成或失败的场景。

ClawHub Agent Skills автор: ProgramCaiCai v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 264 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Использовать, когда задача по написанию кода, отладке или исследованию должна выполняться в рамках одной долгоживущей сессии ACPX, в то время как отдельный…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 80
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1264 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only skill transparently coordinates one ACPX work session with a periodic supervisor and does not include hidden code, credentials, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.