SKILLEMALL.ai

AB vke-decision-workflow

Создавайте рабочие процессы принятия решений на основе доказательств VKE и продукты бизнес-знаний по запросу. Используйте, когда OpenClaw или Codex необходимо создать или обновить артефакты кейсов VKE, такие как брифы проблем, планы исследований, журналы доказательств, заметки по анализу, обзоры red-team, отчеты о коммерческих решениях, списки наблюдения и ретроспективы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build VKE evidence-led decision workflows and business knowledge produ…»

Build VKE evidence-led decision workflows and business knowledge products from a request. Use when OpenClaw or Codex needs to create or update VKE case artifacts such as problem briefs, research plans, evidence ledgers, analysis notes, red-team reviews, commercial decision reports, watchlists, and retrospectives.

ClawHub Agent Skills автор: wodeking v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте рабочие процессы принятия решений на основе доказательств VKE и продукты бизнес-знаний по запросу.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураДанные и аналитикаОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1493 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a structured workflow for creating local VKE decision documents and shows no hidden code, credential access, or data exfiltration.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.