SKILLEMALL.ai

BC auto-complex-task-planner

Планировщик сложных задач. Интеллектуально оценивает сложность задачи, автоматически создает подзадачи для выполнения, поддерживает приоритетную очередь, шаблоны задач, отслеживание прогресса, улучшенный контроль качества. Сценарии использования: - "Помоги мне исследовать XXX" (сложное исследование) - "Разработай функцию XXX" (задача разработки) - "Пакетная обработка XXX" (пакетные операции) - "Сгенерируй отчет/документ XXX" (генерация документов) - "Срочно! XXX" (задача с высоким приоритетом) Автоматически параллельно выполняет независимые задачи, повышая эффективность на 80%+.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动复杂任务规划器。智能判断任务复杂度,自动创建子 agent 执行,支持优先级队列、任务模板、进度追踪、增强质量审核。 使用场景: - "…»

自动复杂任务规划器。智能判断任务复杂度,自动创建子 agent 执行,支持优先级队列、任务模板、进度追踪、增强质量审核。 使用场景: - "帮我调研 XXX"(复杂调研任务) - "开发一个 XXX 功能"(开发任务) - "批量处理 XXX"(批量操作) - "生成 XXX 报告/文档"(文档生成) - "紧急!XXX"(高优先级任务) 自动并行执行独立任务,效率提升 80%+。

ClawHub Agent Skills автор: sixtysixsone v2.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планировщик сложных задач.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "chinese_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 433 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears purpose-aligned, but it automatically delegates broad tasks to sub-agents and stores raw task details without enough user control or privacy disclosure.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.