SKILLEMALL.ai

AC dialectical-synthesis

Диалектико-синтетический навык, как движок «тезис-антитезис-синтез», для одновременного построения наиболее убедительных аргументов за и против, выявления ограничений истины каждой стороны, создания новой позиции, которая включает, но превосходит тезис и антитезис, и разработки конкретных решений. 7 областей, 37 типов задач. Триггерные слова: диалектический синтез, тезис-антитезис-синтез, синтез, единство противоположностей, единство борьбы противоположностей, meta-skill-system.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«辩证综合技能,作为正反合引擎,对事物同时全力支持正方反方构建最有力论证,识别各自真理局限,创造包含但超越正题反题新立场,合题发展具体方案。7…»

辩证综合技能,作为正反合引擎,对事物同时全力支持正方反方构建最有力论证,识别各自真理局限,创造包含但超越正题反题新立场,合题发展具体方案。7域37种任务。触发词:辩证综合、正反合、合题、矛盾统一、对立统一、meta-skill-system。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 442 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Диалектико-синтетический навык, как движок «тезис-антитезис-синтез», для одновременного построения наиболее убедительных аргументов за и против, выявления…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 12. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 442 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a Chinese-language reasoning prompt skill with low operational risk, though its broad trigger terms could make it activate unexpectedly.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.