SKILLEMALL.ai

AC ai_stack_builder

Создайте персонализированный набор ИИ-инструментов на основе роли, целей и бюджета. Рекомендует конкретные инструменты для каждой категории (письмо, встречи, кодинг, исследования, продуктивность и т. д.) с бесплатными/платными уровнями, ценами и объяснением, почему каждый инструмент подходит для ситуации пользователя. Работает в паре с ai-productivity-audit: аудит удаляет плохие инструменты, конструктор стека рекомендует замены. Используйте, когда пользователь спрашивает, какие ИИ-инструменты ему следует использовать, хочет создать стек продуктивности, меняет роль или хочет настроить ИИ-инструменты с нуля. Доступна премиум-версия: https://buy.stripe.com/4gMeVd7ld8Pk7U371P1Jm0M

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a personalized AI tool stack based on role, goals, and budget. R…»

Build a personalized AI tool stack based on role, goals, and budget. Recommends specific tools for each category (writing, meetings, coding, research, productivity, etc.) with free/paid tiers, pricing, and why each tool fits the user's situation. Pairs with ai-productivity-audit: audit cuts the bad tools, stack builder recommends the replacements. Use when a user asks what AI tools they should use, wants to build a productivity stack, is switching roles, or wants to set up AI tools from scratch. Premium version available: https://buy.stripe.com/4gMeVd7ld8Pk7U371P1Jm0M

ClawHub Agent Skills автор: Roger Yelvington v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 909 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте персонализированный набор ИИ-инструментов на основе роли, целей и бюджета.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторStripeИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai_stack_builder) не совпадает с папкой (ai-stack-builder)
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1909 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 574 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only tool-recommendation skill with privacy caveats around third-party AI services, but no hidden execution or system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.