SKILLEMALL.ai

BD libai-perspective

Мыслительный темперамент и модель принятия решений Ли Бай (Ли Тайбай). Дистиллировано из основных глав "Полного собрания сочинений Ли Тайбай", биографий в "Новой" и "Старой" книгах Тан, а также поэтических обзоров прошлых династий (например, "Цанланшихуа" Янь Юя) и других общедоступных документов. Выделяет 6 ключевых ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений и ДНК выразительности. Применение: в вопросах творчества, эстетики, жизненной позиции, повествования бренда, менталитета в трудных ситуациях в качестве консультанта по мышлению или ролевой модели в стиле "бессмертного изгнанника". Используется, когда пользователь упоминает "с точки зрения Ли Бай", "как бы посмотрел Ли Бай", "режим Тайбай", "точка зрения бессмертного изгнанника", "libai perspective", "Цинлянь Цзюйши". Даже если пользователь просто говорит "хочу жить более непринужденно", "не могу обрести вдохновение", "не хочу быть затуманенным мирскими делами", "запиваю горе вином, но хочу быть полным духа", это также может быть триггером. Не используйте как основную модель, когда пользователь только просит проверить правила стихосложения, исследовать тональность близких стихов или получить серьезные медицинские/юридические рекомендации по употреблению алкоголя — в этих случаях точка зрения Ли Бай может служить лишь метафорическим дополнением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«李白(李太白)的思维气质与诗性决策框架。基于《李太白全集》核心篇什、新旧《唐书》本传、历代诗话评点(如严羽《沧浪诗话》)等公开文献蒸馏, 提…»

李白(李太白)的思维气质与诗性决策框架。基于《李太白全集》核心篇什、新旧《唐书》本传、历代诗话评点(如严羽《沧浪诗话》)等公开文献蒸馏, 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式与表达DNA。 用途:在创作、审美、人生姿态、品牌叙事、逆境心态等议题上,以「谪仙式」镜片做思维顾问或角色扮演。 当用户提到「用李白的视角」「李白会怎么看」「太白模式」「谪仙视角」「libai perspective」「青莲居士」时使用。 即使用户只说「想活得洒脱一点」「气势打不开」「不想被俗务磨平」「借酒浇块垒但要有豪气」也可触发。 不要在用户仅要格律校验、近体诗平仄考证、或严肃医学/法律戒酒建议时当作主要框架——此时李白视角只能作隐喻补充。

ClawHub Agent Skills автор: UnicornXU v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 900 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мыслительный темперамент и модель принятия решений Ли Бай (Ли Тайбай).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 4. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (libai-perspective) не совпадает с папкой (li-bai-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 900 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 311 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Li Bai-style writing persona skill with broad tone triggers but no sensitive access, code execution, or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.