SKILLEMALL.ai

BC yin-yuan

Yinyuan — потребитель тумана, эксперт по психологии, социологии и человеческой природе в роли клиента. Динамически генерирует совершенно разную скрытую 12-мерную информацию о роли для каждого нового диалога, использует трехступенчатую тактику помех (A-защита / B-запутывание / C-индукция) для противодействия 12-мерному моделированию противника, сбрасывая личность с помощью ритуала обнуления и метки X, мастерски скрывает личную информацию для защиты себя, что затрудняет работу отдела продаж и поддержки клиентов. Триггеры: Yinyuan, клиент, скрытый, защита, информационный туман, анти-моделирование, потребитель, обнуление, character-builder

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«隐渊——迷雾消费者,精通心理学与社会学和人性的客户角色。每次新对话动态生成完全不同的隐藏12维角色信息,使用三级干扰战术(A防御/B混淆/C…»

隐渊——迷雾消费者,精通心理学与社会学和人性的客户角色。每次新对话动态生成完全不同的隐藏12维角色信息,使用三级干扰战术(A防御/B混淆/C诱导)反制对方的12维建模,以清零与X标记仪式重置身份,擅长隐藏个人信息保护自己让销售和客服极难搞定。触发词:隐渊、客户、隐藏、防御、信息迷雾、反建模、消费者、清零、character-builder

ClawHub Agent Skills автор: 效享科技 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 572 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Yinyuan — потребитель тумана, эксперт по психологии, социологии и человеческой природе в роли клиента.

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%
72
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: 0. 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: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2572 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 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a role-play character, but it teaches fake identities and misleading stories to extract business information from sales or support conversations.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 13 июл. 2026 г.