SKILLEMALL.ai

AD doubt-driven-development

Проводите конфронтационный анализ каждого нетривиального решения, чтобы предотвратить ошибки, вызванные чрезмерной уверенностью агента. Активируйте, когда правильность важнее скорости, при работе в незнакомой области, при выполнении высокорисковых операций. Сценарии активации: архитектурные решения, нетривиальные коммиты кода, утверждения "это безопасно/масштабируемо/соответствует спецификации", работа в неопределенной области, развертывание в производственной среде, миграция данных, необратимые операции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对每个非平凡决策进行对抗性审查,防止Agent过度自信导致的错误。 当正确性比速度更重要时、在陌生领域工作时、高风险操作时触发。 触发场景:…»

对每个非平凡决策进行对抗性审查,防止Agent过度自信导致的错误。 当正确性比速度更重要时、在陌生领域工作时、高风险操作时触发。 触发场景:架构决策、非平凡代码提交、声称"这是安全的/可扩展的/符合规格的"、 不确定领域的工作、生产环境部署、数据迁移、不可逆操作。

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v3.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 000 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

Проводите конфронтационный анализ каждого нетривиального решения, чтобы предотвратить ошибки, вызванные чрезмерной уверенностью агента.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураФинансытип 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
D
49/100
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

    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 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (doubt-driven-development) не совпадает с папкой (qqyougit-doubt-driven-development)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1000 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 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only skill that guides agents to use adversarial review for important decisions, with no hidden code or automatic system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.