SKILLEMALL.ai

AB skill-evaluation

Оценивайте качество любого AI-навыка посредством пошаговой диагностики — измеряя точность триггеров, выполнение каждого шага (завершение/правильность/качество), эффективность и безопасность — затем создавайте структурированный отчет с выделением неудачных случаев и практическими исправлениями. Поддерживает итерационную оптимизацию с контролем версий. Используйте этот навык, когда кто-либо хочет протестировать навык, оценить качество промпта, провести бенчмаркинг навыка, диагностировать причину низкой производительности навыка, сравнить версии навыка, проверить готовность навыка к производству или получить оценку качества любого AI-навыка или промпта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate any AI skill's quality through step-by-step diagnosis — measu…»

Evaluate any AI skill's quality through step-by-step diagnosis — measuring trigger accuracy, per-step execution (completion/correctness/quality), efficiency, and safety — then produce a structured report with Bad Cases highlighted and actionable fixes. Supports iterative optimization with version control. Use this skill whenever someone wants to test a skill, evaluate prompt quality, benchmark a skill, diagnose why a skill underperforms, compare skill versions, check if a skill is production-ready, or get a quality assessment for any AI skill or prompt.

ClawHub Agent Skills автор: Rivin-Dong v1.0.5 MIT-0 18 файлов · 5 скриптов тело ≈ 1 957 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Оценивайте качество любого AI-навыка посредством пошаговой диагностики — измеряя точность триггеров, выполнение каждого шага…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 18. 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 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1957 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
    • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 559 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent skill-evaluation tool, but users should run it only in a disposable workspace because its trigger tests can invoke local AI platform CLIs and store full evaluation outputs.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.