SKILLEMALL.ai

BD distillation-adversarial-verify

Инженерный цикл испытаний с использованием методов противодействия для межмодельной дистилляции: проводит тестирование на контрпримерах для извлеченных ключевых правил принятия решений / навыков студента, количественно оценивая, "были ли усвоены реальные знания или только поверхностные формулировки". При заданном наборе правил (вызываемые функции или словарь правил) и наборе тестовых данных выдает оценку надежности каждого правила и общую оценку качества дистилляции, а также помечает правила, требующие доработки. Чистая стандартная библиотека, нулевые зависимости, возможность локального запуска (--selftest с примерами в комплекте).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨模型蒸馏工程化的对抗验证环:对蒸馏出的关键决策规则 / 学生技能做反例测试,量化"学到了真能力 还是只学到表面话术"。给定一组规则(可调用…»

跨模型蒸馏工程化的对抗验证环:对蒸馏出的关键决策规则 / 学生技能做反例测试,量化"学到了真能力 还是只学到表面话术"。给定一组规则(可调用函数或规则 dict)与对抗用例集,输出每条规则的健壮性 评分与整体蒸馏质量分,并标记需回炉的规则。纯标准库、零依赖、可本地实跑(--selftest 自带样例)。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 521 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инженерный цикл испытаний с использованием методов противодействия для межмодельной дистилляции: проводит тестирование на контрпримерах для извлеченных…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 521 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly performs local adversarial rule testing, but it also silently executes target-skill Python code and includes a broad persistent learning/memory subsystem that is not well scoped to that purpose.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.