SKILLEMALL.ai

AB workspace-structure

Организуйте и поддерживайте чистую структуру файлов рабочего пространства. Используйте при принятии решений о том, где сохранять новые файлы, в какую папку что-то относится, как структурировать папки рабочего пространства для размещения файлов, является ли что-то временным или постоянным, как отделить материалы проекта от пользовательских файлов, отчетов, внешних источников, развлекательных медиа, справочных материалов, инструментов, скриптов и структурированных данных, или как разрешать неоднозначные случаи размещения файлов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Organize and maintain a clean workspace file structure. Use when decid…»

Organize and maintain a clean workspace file structure. Use when deciding where to save new files, which folder something belongs in, how to structure workspace folders for file placement, whether something is temporary or durable, how to separate project materials from user-files, reports, external sources, entertainment media, reference materials, tools, scripts, and structured data, or how to resolve ambiguous file-placement cases.

ClawHub Agent Skills автор: Synbrain v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 309 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Организуйте и поддерживайте чистую структуру файлов рабочего пространства.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

СправочникИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only workspace organization guide with no hidden code, credential handling, network access, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.