SKILLEMALL.ai

AD first-principles-essence-penetration

Совершенный движок для переписывания систем. Объединяет фундаментальные принципы с оптимизацией энергетических путей, манипуляцией ограничениями и снижением энтропии. Проникает сквозь когнитивный туман, преодолевает унаследованные предположения, достигает сути, регенерирует все. Используйте для сложных проблем, стратегических решений или когда пользователь говорит «с нуля», «что на самом деле правда», «разбери это».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The ultimate system-rewrite engine. Combine first-principles with ener…»

The ultimate system-rewrite engine. Combine first-principles with energy-pathway optimization, constraint manipulation, and entropy reduction. Cut through cognitive fog, penetrate inherited assumptions, reach essence, regenerate everything. Use for complex problems, strategic decisions, or when user says "from scratch", "what's really true", "break it down".

ClawHub Agent Skills автор: thinkbugs v1.0.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 6 015 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Совершенный движок для переписывания систем.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/domain-adapters.md:201
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Security**: Penetration testing, code review

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6015 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "website"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contact"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6015 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 184
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 184 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not malware, but it pushes agents toward self-evolution, indefinite learning, and broad interaction logging without clear safety boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.