SKILLEMALL.ai

AC tech-debate

По техническим темам моделируйте структурированные дебаты между двумя сторонами (за и против) в несколько этапов и раундов, с возможностью вмешательства пользователя между этапами (поддержка одной из сторон / дополнение аргументов / предложение нового взгляда). В конце Судья (Judge) обобщает глобальный консенсус, разногласия и практические рекомендации. Активируется, когда пользователь говорит «对XXX进行技术辩论», «debate: XXX», «正反两方讨论XXX», «辩论一下XXX», «tech debate». Поддерживает установку пользователем максимального количества раундов (по умолчанию 5 раундов/этап), Судья динамически определяет, следует ли досрочно завершить раунд в зависимости от хода дебатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«针对技术话题,模拟正方与反方两派进行多阶段、多轮结构化辩论,阶段之间用户可干预(支持某方/补充论点/提出新视角),最终由 Judge 提炼全…»

针对技术话题,模拟正方与反方两派进行多阶段、多轮结构化辩论,阶段之间用户可干预(支持某方/补充论点/提出新视角),最终由 Judge 提炼全局共识、分歧与实践建议。当用户说【对XXX进行技术辩论】、【debate: XXX】、【正反两方讨论XXX】、【辩论一下XXX】、【tech debate】时触发。支持用户设置最大轮数(默认5轮/阶段),Judge 根据辩论情况动态决定阶段内是否提前收敛。

ClawHub Agent Skills автор: suran7810 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 452 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

По техническим темам моделируйте структурированные дебаты между двумя сторонами (за и против) в несколько этапов и раундов, с возможностью вмешательства…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 4. 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")

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 452 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 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only skill that structures technical debates and does not request file access, commands, credentials, network use, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.