SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF adversarial-engine

Движок противоборства нескольких моделей — система реальных дебатов с четырьмя моделями. Сотрудничество архитектора + инженера + специалиста по безопасности + арбитра, проверка в песочнице кода, усиление векторного поиска, автоматическое отключение при достижении консенсуса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多模型对抗引擎 - 四模型真实对抗辩论系统。架构师+工程师+安全官+仲裁者协作，代码沙箱验证，向量检索增强，收敛判断自动熔断。…»

多模型对抗引擎 - 四模型真实对抗辩论系统。架构师+工程师+安全官+仲裁者协作，代码沙箱验证，向量检索增强，收敛判断自动熔断。

ClawHub Agent Skills автор: Timo2026 v2.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 301 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Движок противоборства нескольких моделей — система реальных дебатов с четырьмя моделями.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "priority"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (adversarial-engine) не совпадает с папкой (openclaw-adversarial-engine)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 301 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)
  • +3Длина description 63: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a coherent debate/review purpose, but it can run model-generated Python locally, uses an embedded API key, and exposes unauthenticated network endpoints that can start debate jobs.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.