SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB tasker

Используйте для выполнения задач, отладки, реализации, анализа, обзора, планирования, выполнения рабочих процессов и обработки неудовлетворенности пользователей во взаимодействиях с агентом. 任务执行、调试排障、代码实现、问题分析、代码评审、任务拆解、用户不满处理、升级处理。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for task execution, debugging, implementation, analysis, review, p…»

Use for task execution, debugging, implementation, analysis, review, planning, workflow execution, and user dissatisfaction handling in agent interactions. 任务执行、调试排障、代码实现、问题分析、代码评审、任务拆解、用户不满处理、升级处理。

ClawHub Agent Skills автор: tealun v1.2.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 907 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте для выполнения задач, отладки, реализации, анализа, обзора, планирования, выполнения рабочих процессов и обработки неудовлетворенности…

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
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: 3. 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 79/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4907 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 181
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 23, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 181 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only workflow skill with broad task-management scope, disclosed confirmation gates, and no executable payloads, credentials, or hidden network behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.