SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB exa-neural-query-planner

Планируйте веб-поиски Exa перед вызовом любого обертки Exa — формулируйте запросы, выбирайте категории, устанавливайте фильтры по домену/дате, определяйте резервные варианты и решайте, когда Exa превосходит поиск по ключевым словам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan Exa neural web searches before calling any Exa wrapper — craft qu…»

Plan Exa neural web searches before calling any Exa wrapper — craft queries, pick categories, set domain/date filters, define fallbacks, and decide when Exa beats keyword search.

ClawHub Agent Skills автор: ruti3 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 158 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Планируйте веб-поиски Exa перед вызовом любого обертки Exa — формулируйте запросы, выбирайте категории, устанавливайте фильтры по домену/дате, определяйте…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураGitHubИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggerKeywords"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "language"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "hasExecutableCode"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "promptOnly"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "execution"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1158 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    No malicious or suspicious signal was provided, and the available telemetry is clean, but the skill artifact itself was not present in the workspace for deeper verification.
    LLM: benign (low) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.