SKILLEMALL.ai

AC project-ops-protocol

Легковесный протокол работы для выполнения серьезных проектов в рамках нескольких сессий/агентов ИИ и людей: многоуровневая карта боевых действий, три журнала записей, очередь добавления для доски согласования с индикаторами этапов, ретрансляционное сообщение для передачи между сессиями, а также ворота оценки качества перед любой внешней публикацией. Триггеры: начать новый проект, совместная работа в нескольких сессиях, операционная деятельность проекта, механизм/руководство, согласование, завершение, ретроспектива, операционная модель.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A lightweight operating protocol for running serious projects across m…»

A lightweight operating protocol for running serious projects across multiple AI sessions/agents and humans: layered battle map, three ledgers of record, an append-only alignment board with milestone heartbeats, a relay note for cross-session handover, plus quality-judge gates before any external publish. Triggers: start a new project, multi-session collaboration, project ops, mechanism/handbook, alignment, wrap-up, retrospective, operating model.

ClawHub Agent Skills v1.0.1 4 файла тело ≈ 1 270 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Легковесный протокол работы для выполнения серьезных проектов в рамках нескольких сессий/агентов ИИ и людей: многоуровневая карта боевых действий, три журнала…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураИИ и агентыОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "x-theory"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1270 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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Markdown-only project workflow protocol with disclosed, purpose-aligned behavior and no executable payload.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: