SKILLEMALL.ai

AC ralph-mode

Автономные циклы разработки с итерациями, обратной связью и критериями завершения. Используется для продолжительных сеансов кодирования, требующих нескольких итераций, проверки тестов и отслеживания структурированного прогресса. Поддерживает Next.js, Python, FastAPI и рабочие нагрузки GPU с методологией Ralph Wiggum, адаптированной для OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous development loops with iteration, backpressure gates, and c…»

Autonomous development loops with iteration, backpressure gates, and completion criteria. Use for sustained coding sessions that require multiple iterations, test validation, and structured progress tracking. Supports Next.js, Python, FastAPI, and GPU workloads with Ralph Wiggum methodology adapted for OpenClaw.

ClawHub Agent Skills автор: richginsberg v1.2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 609 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автономные циклы разработки с итерациями, обратной связью и критериями завершения.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 85
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3609 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 313 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 46 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not malicious, but it should be reviewed because it can drive autonomous code changes and recommends very high sub-agent parallelism that could consume substantial resources.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.