SKILLEMALL.ai

AC agentic-workflow-automation-p

Проектируйте и оркестрируйте надежные многоэтапные рабочие процессы агентов с использованием многократно используемых шаблонов. Автоматизируйте сложные последовательности триггеров и действий, определяйте детерминированные рабочие процессы и генерируйте готовые к производству артефакты передачи. Идеально подходит для оптимизации конвейеров автоматизации, сокращения ручного вмешательства и обеспечения надежного выполнения разнообразных задач. Поддерживает интеграцию с распространенными фреймворками оркестрации для масштабируемой, поддерживаемой автоматизации. raises hybrid notebook generateetz bucket feedback argue enthusiastically argued marked concurrently complexity thesisttal presentjosmins contribute cost

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design and orchestrate robust multi-step agent workflows with reusable…»

Design and orchestrate robust multi-step agent workflows with reusable blueprints. Automate complex trigger-action sequences, define deterministic workflows, and generate production-ready handoff artifacts. Ideal for streamlining automation pipelines, reducing manual intervention, and ensuring reliable execution across diverse tasks. Supports integration with common orchestration frameworks for scalable, maintainable automation.raises hybrid notebook generateetz bucket feedback argue enthusiastically argued marked concurrently complexity thesisttal presentjosmins contribute cost

ClawHub Agent Skills автор: Subaru0573 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 171 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проектируйте и оркестрируйте надежные многоэтапные рабочие процессы агентов с использованием многократно используемых шаблонов.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ 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
51/100
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: 5. 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 51/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 171 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 585 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local workflow-blueprint generator with one misleading dry-run flag, but no evidence of hidden network access, credential use, or unsafe persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.