AC cross-check
Встроенный проверщик предположений, который оспаривает мышление вашего агента перед ответом. Обнаруживает сложные запросы и проводит независимые раунды проверки, выявляет слепые зоны и логические ошибки. Два режима: Усиленный (та же модель, по умолчанию 2 раунда) и Перекрестная проверка (вторая модель в качестве верификатора через sessions_spawn). По умолчанию компактный вывод, подробный по запросу. Используйте, когда: (1) 'перепроверь это', (2) 'оспорь свои предположения', (3) 'я что-то упускаю?', (4) сложные решения, (5) длинные промпты, где важна точность, (6) 'получи второе мнение', (7) 'стресс-тестируй эту идею'. Домашняя страница: https://clawhub.ai/skills/cross-check
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inline assumption checker that challenges your agent's thinking before…»
Inline assumption checker that challenges your agent's thinking before responding. Detects complex queries and runs independent verification rounds, identifies blind spots and logical flaws. Two modes: Reinforced (same model, 2 rounds default) and Cross-Check (second model as verifier via sessions_spawn). Compact output by default, detailed on request. Use when: (1) 'cross-check this', (2) 'challenge your assumptions', (3) 'am I missing something?', (4) complex decisions, (5) long prompts where accuracy matters, (6) 'get a second opinion', (7) 'stress-test this idea'. Homepage: https://clawhub.ai/skills/cross-check
Встроенный проверщик предположений, который оспаривает мышление вашего агента перед ответом.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1091 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 622 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.