SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC stuck-trace

Активируется, когда пользователь застревает в проекте/сотрудничестве/принятии решений во время разговора с ИИ (говорит "застрял/не двигается/помоги отследить" и явно описывает реальную организационную или проектную трудность). Этот навык не требует от пользователя повторного изложения — он читает SOUL.md, USER.md, memory/ и недавние диалоги агента, начиная с "Кто ты, над чем работаешь, где застрял в последний раз", выводит цепочку первопричин, ключевые точки разветвления, возможные пути. Это не "Почему ты всегда застреваешь" — это "Как выглядит структура того, что застряло на этот раз". Для наилучшего результата требуется, чтобы у агента была система памяти; при отсутствии архива автоматически понижается до режима без архива (все равно выводит 4 основных блока на основе текущего описания). Самопроверка: если даже SOUL.md отсутствует, сначала предложите пользователю установить навык типа memory, а затем вернуться. Не оценивает, не дает советов, не заменяет решения. Триггеры: "проект застрял", "не двигается", "что происходит, постоянно застревает", "помоги отследить", "stuck on this project", "blocked", "root cause", "traceback".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户在和 AI 对话时陷入项目/协作/决策卡点(说"卡住了/推不动/帮我溯源"且明显在描述真实组织或项目困境)时触发。这个 skill 不…»

当用户在和 AI 对话时陷入项目/协作/决策卡点(说"卡住了/推不动/帮我溯源"且明显在描述真实组织或项目困境)时触发。这个 skill 不靠用户重新讲一遍——读 agent 的 SOUL.md、USER.md、memory/ 和近期对话,从"你是谁、最近在扛什么、上次卡在哪"出发,输出根因链、关键分叉点、还能走的路。不是"为什么你总是卡"——是"这次卡住的结构长什么样"。最佳效果需 agent 有记忆体系;无档案时自动降级为零档案模式(仍输出 4 个核心区块,基于当下描述)。自检:若连 SOUL.md 都没有,先引导用户装 memory 类 skill 再来。不评价、不建议、不替代决策。Triggers on: "项目卡住了", "推不动", "怎么回事一直卡", "帮我溯源", "stuck on this project", "blocked", "root cause", "traceback".

ClawHub Hermes автор: Hanyuan v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 611 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 20 ч назад

Активируется, когда пользователь застревает в проекте/сотрудничестве/принятии решений во время разговора с ИИ (говорит "застрял/не двигается/помоги отследить"…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 description-long-hermes description 408 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skillType"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1611 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +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
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This prompt-only skill is privacy-sensitive because it reads agent memory files, but that behavior is disclosed, purpose-aligned, and bounded by output privacy rules.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июн. 2026 г.