SKILLEMALL.ai

AC ai-tech-deep-analysis

Резкий, категоричный анализ «что с того?» событий в области ИИ/технологий — стратегические последствия новых моделей, архитектурные сдвиги, конкурентная динамика и оценка тенденций. ИСПОЛЬЗУЙТЕ, когда: пользователь хочет понять, что означает технологический ход, сравнить ИИ-стратегии или оценить, куда движется тенденция. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ для: фактических справок, кодирования/отладки, учебных пособий, непринужденной технической болтовни или обзоров оборудования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sharp, opinionated 'so what' analysis of AI/tech developments — strate…»

Sharp, opinionated 'so what' analysis of AI/tech developments — strategic implications of new models, architectural shifts, competitive dynamics, and trend judgment. USE when: user wants to understand what a tech move means, compare AI strategies, or judge where a trend is heading. DO NOT use for: factual lookups, coding/debugging, tutorials, casual tech chitchat, or hardware reviews.

ClawHub Agent Skills автор: Wayne Yang v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 106 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Резкий, категоричный анализ «что с того?» событий в области ИИ/технологий — стратегические последствия новых моделей, архитектурные сдвиги, конкурентная…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктураОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: 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: 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2106 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only skill for opinionated AI and tech analysis, with no code execution, credential access, persistence, or hidden install behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.