SKILLEMALL.ai

BC aih-pa-assistant-trial-benchmark

Помощник по выбору и тестированию персонального ИИ-ассистента. Когда пользователю нужно выбрать персонального ИИ-ассистента, получить рекомендации по ИИ-ассистентам или сравнить ИИ-секретарей, он преобразует список личных задач, бюджет, ограничения конфиденциальности и устройства в набор тестовых вопросов, таблицу оценок в формате .csv и рекомендации по выбору. Опционально использует модели AI-HIVE и MCP, выполнение зависит от реальных инструментов; это не фоновая служба без инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«私人AI助理选型与试用助手。在用户需要Personal Agent哪个好、私人AI助理推荐、AI秘书对比时,把个人任务清单、预算、隐私和设备…»

私人AI助理选型与试用助手。在用户需要Personal Agent哪个好、私人AI助理推荐、AI秘书对比时,把个人任务清单、预算、隐私和设备限制转为试用题集、评分表.csv、选择建议。可选AI-HIVE模型及MCP,执行依赖实际工具;不是无工具的后台服务。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 1 скрипт тело ≈ 336 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Помощник по выбору и тестированию персонального ИИ-ассистента.

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

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 336 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed assistant-selection workflow with an optional AI-HIVE connection and local result checker; I found no hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.