SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC path-evolver

Отслеживание успешности использования навыков, поиск лучших инструментов и предложение пользователю их выбрать. Используйте при отслеживании показателей успеха навыков или поиске более эффективных инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«记录 skill 使用成功率，主动发现更优工具，提示用户选择。Use when tracking skill success rates o…»

记录 skill 使用成功率，主动发现更优工具，提示用户选择。Use when tracking skill success rates or discovering better tools.

ClawHub Agent Skills автор: wyzlove v1.1.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 960 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отслеживание успешности использования навыков, поиск лучших инструментов и предложение пользователю их выбрать.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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

    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: 5. 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 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: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 960 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 97: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Path Evolver is a documented local tracking and tool-recommendation skill, with disclosed local caching and registry searches but no executable install code.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.