SKILLEMALL.ai

BD smart-scheduler

Интеллектуальный планировщик задач — простые задачи выполняются за миллисекунды, сложные задачи требуют глубокого анализа. Автоматически определяет сложность задачи и направляет ее к оптимальному исполнителю. Интегрирует Сократовский метод для выяснения деталей, декомпозицию задач, поиск ресурсов, проверку с помощью многомодельных дебатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能任务调度器 - 简单任务秒级响应,复杂任务深度思辨。自动识别任务复杂度,路由到最优处理器。集成苏格拉底探明、任务分解、资源定位、多模型辩…»

智能任务调度器 - 简单任务秒级响应,复杂任务深度思辨。自动识别任务复杂度,路由到最优处理器。集成苏格拉底探明、任务分解、资源定位、多模型辩论验证。

ClawHub Agent Skills автор: Timo2026 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 363 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный планировщик задач — простые задачи выполняются за миллисекунды, сложные задачи требуют глубокого анализа.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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. 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: 5. 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 "auto_route"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (smart-scheduler) не совпадает с папкой (openclaw-smart-scheduler)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 363 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 74: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches a scheduler/routing purpose, but it under-discloses local service data sharing and persistent input logging while making unsupported safety claims.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.