SKILLEMALL.ai

BC sansheng-liubu-skill-map

Отображение организационной структуры «Трех канцелярий и шести министерств» в виде реализуемой конфигурации совместной работы нескольких агентов. Используется для организации разделения труда, границ ответственности, стандартных процессов, сопоставления объектов GitHub и уровней анализа данных по тегам трех канцелярий и шести министерств, подходит для построения системы сотрудничества «Трех канцелярий и шести министерств» для современных инженерных команд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将三省六部组织架构映射为可落地的多 Agent 技能协作配置。用于按中书省、门下省、尚书省与六部标签整理技能分工、职责边界、标准流程、Git…»

将三省六部组织架构映射为可落地的多 Agent 技能协作配置。用于按中书省、门下省、尚书省与六部标签整理技能分工、职责边界、标准流程、GitHub 对象映射与数据分析分层,适合构建面向现代工程团队的三省六部协作体系。

ClawHub Agent Skills автор: wukai8289 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 584 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отображение организационной структуры «Трех канцелярий и шести министерств» в виде реализуемой конфигурации совместной работы нескольких агентов.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 4. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 584 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)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only planning template for organizing multi-agent work, with no executable code or hidden access behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.