SKILLEMALL.ai

BD langchain-v1-toolkit

LangChain v1: предоставляет LLM, prompt, tool, retriever, parser как Runnable, используя оператор `|` (LCEL) для объединения в цепочки с унифицированным интерфейсом invoke / stream / batch. LangChain v1: exposes LLMs, prompts, tools, retrievers, and parsers as Runnables composed via the `|` operator (LCEL) into chains with uniform invoke / stream / batch semantics. create_agent returns a LangGraph CompiledStateGraph.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LangChain v1:把 LLM、prompt、tool、retriever、parser 暴露为 Runnable,用 `|` 操作符…»

LangChain v1:把 LLM、prompt、tool、retriever、parser 暴露为 Runnable,用 `|` 操作符(LCEL)组合成统一 invoke / stream / batch 接口的链。 LangChain v1: exposes LLMs, prompts, tools, retrievers, and parsers as Runnables composed via the `|` operator (LCEL) into chains with uniform invoke / stream / batch semantics. create_agent returns a LangGraph CompiledStateGraph.

ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 344 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

LangChain v1: предоставляет LLM, prompt, tool, retriever, parser как Runnable, используя оператор | (LCEL) для объединения в цепочки с унифицированным…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

  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 48/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 344 токенов

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is advertised as a LangChain toolkit, but its main instructions define a finance/backtesting workflow that can install packages, use local data stores, and write outputs.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.