SKILLEMALL.ai

AF prompt-optimizer

Используйте, когда пользователь просит оптимизировать, улучшить или переписать запрос, или когда нечеткий запрос нужно превратить в точную инструкцию. Два движка: библиотека из 3300+ шаблонов + мета-промптинг LLM. НЕ используйте для общего разговора или проверки кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to optimize, improve, or rewrite a prompt, or w…»

Use when the user asks to optimize, improve, or rewrite a prompt, or when a vague request needs to be turned into a precise instruction. Two engines: 3300+ template library + LLM meta-prompting. Do NOT use for general conversation or code review.

ClawHub Agent Skills автор: Thomaszhou v4.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 163 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Два движка: библиотека из 3300+ шаблонов + мета-промптинг LLM.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/categories/index.json, references/categories/{类别名}.json, references/categories/{类别}.json

ПроцедураGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/categories/index.json, references/categories/{类别名}.json, references/categories/{类别}.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/categories/index.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/categories/{类别名}.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/categories/{类别}.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/categories/index.json, references/categories/{类别名}.json, references/categories/{类别}.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/categories/index.json, references/categories/{类别名}.json, references/categories/{类别}.json
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompt-optimizer) не совпадает с папкой (tz-prompt-optimizer)
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2163 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This prompt-optimization skill appears purpose-aligned, but it needs review because it uses broad activation language and appears to create persistent state and retrieve prompt libraries without clear user control.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.