SKILLEMALL.ai

AB draft-agent-loop

Обеспечивает жизненный цикл Human-in-the-Right-Loop (HITRL) для удаленных агентов. Используйте этот навык, когда пользователь хочет структурированного контроля над задачей агента: утверждение плана перед выполнением, регистрация доказательств выполнения и подписание результата перед закрытием. Ключевые фразы: "работай над этим под моим контролем", "согласуй со мной перед началом", "используй HITRL для этого", "я хочу сначала просмотреть твой план", "используй draft-agent-loop". НЕ используйте для задач, где пользователь просто просит что-то сделать без запроса этапов утверждения. Используйте draft-cli для необработанных команд Draft. Этот навык зависит от основного навыка draft-cli. Он предполагает рабочие процессы со скрытой страницей в разделе `draft ... --runtime v2`, которые подходят для изолированных сред удаленного типа OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enforce a Human-in-the-Right-Loop (HITRL) lifecycle for remote agents.…»

Enforce a Human-in-the-Right-Loop (HITRL) lifecycle for remote agents. Use this skill when the user wants structured oversight over an agent task: plan approval before execution, evidence-logged execution, and result sign-off before closure. Trigger phrases: "work on this with my oversight", "check with me before you start", "use HITRL for this", "I want to review your plan first", "use draft-agent-loop". DO NOT use for tasks where the user simply asks to do something without requesting approval gates. Use draft-cli for raw Draft commands. This skill depends on the canonical draft-cli skill. It assumes headless page workflows under `draft ... --runtime v2`, which fit remote OpenClaw-style isolated environments.

ClawHub Agent Skills автор: Jim Liu v1.6.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 735 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обеспечивает жизненный цикл Human-in-the-Right-Loop (HITRL) для удаленных агентов.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 2. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1735 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 720 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Draft-based approval workflow, but users should understand that task journals are stored and potentially published through Draft.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.