SKILLEMALL.ai

BC system-dynamics

Навык системной динамики, как конструктор циклов обратной связи, определение границ системы, выявление запасов, потоков, обратных связей и задержек, анализ точек вмешательства с высоким рычагом, проектирование эффектов вмешательства второго и третьего порядка. 6 областей, 30 типов задач. Ключевые слова: системная динамика, цикл обратной связи, запас-поток, точка высокого рычага, моделирование вмешательства, мета-навык-система.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«系统动力学技能,作为反馈循环设计器,确定系统边界,识别存量流量反馈延迟,分析高杠杆干预点,设计干预模拟二阶三阶效应。6域30种任务。触发词:…»

系统动力学技能,作为反馈循环设计器,确定系统边界,识别存量流量反馈延迟,分析高杠杆干预点,设计干预模拟二阶三阶效应。6域30种任务。触发词:系统动力学、反馈循环、存量流量、高杠杆点、干预模拟、meta-skill-system。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 413 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Навык системной динамики, как конструктор циклов обратной связи, определение границ системы, выявление запасов, потоков, обратных связей и задержек, анализ…

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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 11. 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 413 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)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +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: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a system-dynamics reasoning aid with no executable code or sensitive access, though its broad trigger terms may activate it more often than intended.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.