SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD model-pyramid

Правильно подбирает МОДЕЛЬ + УСИЛИЕ для сессии и для каждого субагента при развертывании, а также решает, следует ли подключать консультанта. Две оси: разрыв в возможностях → изменение модели; разрыв в тщательности → изменение усилия. Используйте при запуске / развертывании / делегировании субагентов или когда спрашивают, какую модель или усилие следует применить: "$model-pyramid". НЕ для сравнения цен API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Right-size MODEL + EFFORT for the session and for each subagent at fan…»

Right-size MODEL + EFFORT for the session and for each subagent at fan-out time, and decide whether to attach an advisor. Two axes: capability gap → change model; thoroughness gap → change effort. Use when spawning / fanning out / delegating subagents, or when asked which model or effort something should get: "$model-pyramid". NOT API price shopping.

ClawHub Agent Skills автор: VincentJiang06 v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 586 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Правильно подбирает МОДЕЛЬ + УСИЛИЕ для сессии и для каждого субагента при развертывании, а также решает, следует ли подключать консультанта.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Сокрытие от пользователя средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Сокрытие от пользователя en-hide-from-user scripts/check_plan.mjs:93
      Инструкция скрыть действия от пользователя (в кавычках — упоминание, а не команда)
      add("warning", "effort-falls-back", where, `${model} does not support "${effort}" — it will silently run as "${fallback}"`);
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/orchestration.md:71
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      judge, a fresh-context red team): those defend against correlated error, not against

    Просканировано файлов: 8. 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an advisory model-and-effort sizing guide with a local validation script, and its sensitive cost/context implications are disclosed and user-controlled.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.