SKILLEMALL.ai

AB atifact

Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «извлечь траекторию агента», «преобразовать HAR в траекторию», «получить траекторию из сеанса», «разобрать сеанс агента», «преобразовать журналы Claude Code», «преобразовать журналы Copilot CLI», «извлечь ATIF» или нуждается в преобразовании файлов HAR или журналов сеансов JSONL в ATIF траекторию JSON с помощью atifact CLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "extract agent traject…»

This skill should be used when the user asks to "extract agent trajectory", "convert HAR to trajectory", "get trajectory from session", "parse agent session", "convert Claude Code logs", "convert Copilot CLI logs", "extract ATIF", or needs to convert HAR files or JSONL session logs into ATIF trajectory JSON using the atifact CLI.

ClawHub Agent Skills автор: Waldek Mastykarz v0.7.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 944 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «извлечь траекторию агента», «преобразовать HAR в траекторию», «получить траекторию из сеанса»…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 944 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward converter for user-provided agent logs, but the logs and generated trajectory files may contain sensitive information.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.