SKILLEMALL.ai

AB constraint-aware-safe-routing

Проектируйте, проверяйте или управляйте рабочими процессами ИИ-агентов, которые маршрутизируют между локальными ответами, облачными моделями, вызовами инструментов и отказом, разделяя компетенцию, авторизацию, доступность, эскалацию OOD, изменения ограничений и бюджеты токенов. Используйте для архитектуры агента, использующего инструменты, политик маршрутизации, защитных барьеров, анализа слепых зон или оценок; не используйте для обычных разовых вызовов инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, review, or operate AI-agent workflows that route among local r…»

Design, review, or operate AI-agent workflows that route among local responses, cloud models, tool calls, and abstention while separating competence, authorization, availability, OOD escalation, constraint shifts, and token budgets. Use for tool-using agent architecture, routing policies, safety gates, blindspot analysis, or evaluations; do not use for ordinary one-off tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: Vitor Gabriel v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 185 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Проектируйте, проверяйте или управляйте рабочими процессами ИИ-агентов, которые маршрутизируют между локальными ответами, облачными моделями, вызовами…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/examples.md:80
      Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
      Do not silently execute a guessed local action. Use a documented fallback, ask the user to retry, or abstain. Record availability separately from model quality.
      с отрицанием

    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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2185 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 383 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instructional safety-routing skill that teaches agents to separate model judgment from real authorization, with no hidden execution or persistence behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 окт. 2026 г.