SKILLEMALL.ai

BC orche

Движок оркестровки мультиагентов, который систематически выполняет сложные задачи в 4 фазы (Запрос → План → Выполнение → Проверка). Обеспечивает высокое качество результатов благодаря фазовым проверкам, дебатам с критиком, 14-пунктовой проверке на галлюцинации и автоматическому регрессу при сбое проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A multi-agent orchestration engine that systematically executes comple…»

A multi-agent orchestration engine that systematically executes complex tasks in 4 phases (Query → Plan → Execute → Verify). Ensures high-quality deliverables through phase gates, Critic debates, 14-item hallucination checks, and automatic regression on verification failure.

ClawHub Agent Skills автор: reikys v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 9 408 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Движок оркестровки мультиагентов, который систематически выполняет сложные задачи в 4 фазы (Запрос → План → Выполнение → Проверка).

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, стоимость исполнения

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9408 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9408 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 175, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -2117 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 97 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 175 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only orchestration skill whose multi-agent behavior is disclosed and mostly bounded, though users should be aware it can spawn agents, write local run state, and auto-proceed after initial approval.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.