SKILLEMALL.ai

BC path-dispatch

Дискретное диспетчерское управление задачами в рамках гамильтонианских многоэтапных рабочих процессов. Строит граф зависимостей задач, предварительно вычисляет матрицы достижимости и решает запросы на поиск путей с учетом ограничений и бюджета. Позволяет LLM разлагать и упорядочивать задачи из 10-1000+ шагов без потери состояния.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discrete Hamiltonian task dispatch for multi-hop workflows. Maps task…»

Discrete Hamiltonian task dispatch for multi-hop workflows. Maps task dependencies as a graph, precomputes reachability matrices, and solves constrained path queries under budget. Enables LLMs to decompose and sequence 10-1000+ step tasks without losing state.

ClawHub Agent Skills автор: TurinFohlen v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 398 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Дискретное диспетчерское управление задачами в рамках гамильтонианских многоэтапных рабочих процессов.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. 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 "env"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4398 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 112
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a local workflow graph helper, but its default cache loading can execute code if a crafted .cache file is placed beside the user's workflow file.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.