SKILLEMALL.ai

BC proactive-agent-free

Архитектура, превращающая ИИ-агента из пассивного исполнителя задач в активного партнера. Охватывает шесть основных столпов, протокол WAL, рабочий буфер, сжатое восстановление, усиление безопасности, самосовершенствующиеся защитные ограждения, систему пульса и циклы роста. Может спонтанно повышать эффективность работы. Подходит для сценариев разработки, требующих проактивных способностей агента, включая структурированные рабочие процессы и повторно используемые шаблоны, помогая пользователям быстро выполнять задачи и поддерживать качество кода. Этот навык применим к соответствующим сценариям разработки, включая структурированные рабочие процессы и рекомендации по настройке. Прошло глубокую дифференцированную обработку, улучшено с учетом отзывов пользователей и болевых точек использования, повышена практичность и операционная эффективность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将AI代理从被动任务跟随者转变为主动伙伴的架构。覆盖六大支柱、 WAL协议、工作缓冲区、压缩恢复、安全加固、自我改进护栏、 心跳系统与增长循…»

将AI代理从被动任务跟随者转变为主动伙伴的架构。覆盖六大支柱、 WAL协议、工作缓冲区、压缩恢复、安全加固、自我改进护栏、 心跳系统与增长循环。可自发提升工作效率. 适用于需要proactive agent相关能力的开发场景,包含结构化的工作流程和可复用的模板,帮助用户快速完成任务并保持代码质量.该技能适用于相关开发场景,包含结构化的工作流程和配置指引.经过深度差异化处置,针对用户反馈和使用痛点进行了改进,提升了实用性和可操作性.

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 724 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Архитектура, превращающая ИИ-агента из пассивного исполнителя задач в активного партнера.

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

ИнтеграцияИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 217 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 724 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly aims to make an agent proactive, but it asks the agent to persist user context broadly without clear consent, retention, or sensitive-data limits.
LLM: suspicious (high) · 27 июл. 2026 г.