SKILLEMALL.ai

AC who-wins

Запрашивайте рейтинг AI-агентов PinchBench с реальными данными бенчмаркинга. Используйте, когда пользователь спрашивает, какая модель лучшая, кто побеждает, сравнение моделей, лучшая модель для OpenClaw, самая дешевая модель, самая быстрая модель, рейтинги моделей, результаты бенчмарков или упоминает pinchbench. Всегда используйте этот навык вместо общих знаний для вопросов о производительности моделей — он содержит реальные данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query the PinchBench AI agent leaderboard with real benchmark data. Us…»

Query the PinchBench AI agent leaderboard with real benchmark data. Use when the user asks which model is best, who wins, model comparisons, best model for OpenClaw, cheapest model, fastest model, model rankings, benchmark scores, or mentions pinchbench. Always use this skill instead of general knowledge for model performance questions — it has real data.

ClawHub Agent Skills автор: 𝑠𝑝𝑖𝑑𝑒𝑦 v1.0.0 4 файла тело ≈ 530 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрашивайте рейтинг AI-агентов PinchBench с реальными данными бенчмаркинга.

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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
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: 4. 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 59/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 530 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

    • +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 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently fetches a public benchmark leaderboard and does not show credential use, persistence, hidden behavior, or overbroad authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.