SKILLEMALL.ai

AB config-review-flow

Просматривайте и завершайте настройку конфигурации с помощью структурированного пошагового процесса подтверждения. Используйте, когда пользователь хочет получить документированный процесс проверки конфигурации, хочет 逐条核对配置 или 逐项确认配置, или нуждается в процессе, который сначала инвентаризирует все параметры в области действия, записывает решения в файл рабочего пространства `configuring/` и требует окончательного явного подтверждения перед применением любых реальных изменений конфигурации. Не используйте для вопросов и ответов по отдельным параметрам или прямого редактирования конфигурации без этапа проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review and finalize configuration topics through a structured item-by-…»

Review and finalize configuration topics through a structured item-by-item confirmation flow. Use when the user wants a documented configuration review flow, wants to逐条核对配置 or 逐项确认配置, or needs a process that inventories all in-scope settings first, records decisions in a workspace `configuring/` file, and requires a final explicit pre-apply confirmation before any real configuration change. Do not use for single-setting Q&A or direct config editing without a review pass.

ClawHub Agent Skills автор: Silronin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 321 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Просматривайте и завершайте настройку конфигурации с помощью структурированного пошагового процесса подтверждения.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

АнализаторИнфраструктураТексты и документытип 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
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Входы и предусловия вес 11
70
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 13
    • 85Шаги. Шагов: 89, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2321 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only configuration review skill that asks the agent to document decisions and requires explicit confirmation before making real changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.