SKILLEMALL.ai

BC agent-persona-analyzer

Skill анализа личности агента. Используется для анализа гендерной роли, типа личности, психологического возраста, профессиональной склонности и самопрезентации агента. Сценарии запуска: (1) Пользователь просит агента представиться или рассказать о себе (2) Агент активно упоминает свои характеристики (3) Пользователь просит провести оценку личности, тест на личность (4) Пользователь спрашивает о поле, возрасте, характере, областях экспертизы агента (5) Пользователь спрашивает «Чем ты можешь мне помочь?», «Что ты умеешь?», «Зачем ты нужен?»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能体人格分析 Skill。用于分析 Agent 的性别角色、性格类型、心理年龄、职业倾向和自我介绍。 触发场景: (1) 用户让 Agen…»

智能体人格分析 Skill。用于分析 Agent 的性别角色、性格类型、心理年龄、职业倾向和自我介绍。 触发场景: (1) 用户让 Agent 做自我介绍或介绍自己 (2) Agent 主动提及自身特征 (3) 用户要求进行人格测评、性格测试 (4) 用户询问 Agent 的性别、年龄、性格、擅长领域 (5) 用户询问"能帮助我做什么"、"你能做什么"、"你有什么用"

ClawHub Agent Skills автор: tcdjl v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 585 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Skill анализа личности агента.

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

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 3. 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: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 585 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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a low-impact persona/self-introduction helper, but it may save a local persona file and trigger more often than users expect.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.