SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC promptify

Оптимизируйте подсказки для ясности и эффективности. Используйте, когда пользователь говорит "улучшить эту подсказку", "оптимизировать мою подсказку", "сделать это понятнее" или предоставляет расплывчатые/неструктурированные подсказки. Интеллектуально направляет к суб-агентам для исследования кодовой базы, уточняющих вопросов или веб-поиска по мере необходимости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize prompts for clarity and effectiveness. Use when user says "im…»

Optimize prompts for clarity and effectiveness. Use when user says "improve this prompt", "optimize my prompt", "make this clearer", or provides vague/unstructured prompts. Intelligently routes to sub-agents for codebase research, clarifying questions, or web search as needed.

ClawHub Agent Skills автор: tolibear v3.1.0 7 файлов тело ≈ 449 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Оптимизируйте подсказки для ясности и эффективности.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИИ и агентытип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: promptify (ClawHub)

Как улучшить

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (promptify) не совпадает с папкой (promptify-skill)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 449 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Promptify is mostly a coherent prompt-optimization skill, but it includes unsafe clipboard command generation and broad codebase/web access triggers that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.