SKILLEMALL.ai

BC openclaw-ceo-review

Планировщик с точки зрения CEO и улучшитель стратегии, поддерживающий четыре режима: расширение/выборочное расширение/сохранение области/сокращение области. Автоматически выдает списки проблем, альтернатив, возможных сбоев и контрольные списки наблюдаемости для качественного стратегического анализа перед разработкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CEO-perspective plan review and strategy upgrader supporting four mode…»

CEO-perspective plan review and strategy upgrader supporting four modes: expansion/selective expansion/hold scope/scope reduction. Automatically outputs premise challenges, alternatives, failure mode mapping, and observability checklists to enable high-quality strategic review before development. 中文:CEO视角的计划审查与战略升级器,支持扩张/选择性扩张/守住范围/精简范围四种模式。自动输出前提挑战、替代方案、失败模式映射、观测清单,帮助在开发前做高质量战略复核。 日本語:CEO視点の計画監査・戦略アップグレードエージェント。拡張/選択的拡張/スコープ維持/縮小の4モードで検証、代替案、失敗モード、観測性を生成し、実装前に経営判断を強化。 한국어:CEO 관점의 계획 검토 및 전략 업그레이드 에이전트. 확장/선택적 확장/스코프 유지/범위 축소 4모드로 전술하며 전제 검증, 대안, 실패 모드 매핑, 모니터링 체크리스트를 생성해 실행 전 전략을 정교화. Español:Revisión estratégica con enfoque CEO. Optimiza planes con 4 modos (expansión, expansión selectiva, mantener alcance, reducir alcance), genera chequeo de supuestos, alternativas, mapa de fallos y lista de observabilidad para validar decisiones.

ClawHub Agent Skills автор: X-RayLuan v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 874 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планировщик с точки зрения CEO и улучшитель стратегии, поддерживающий четыре режима: расширение/выборочное расширение/сохранение области/сокращение области.

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

АнализаторИнфраструктуратип 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
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: 2. 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: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 874 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 844: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a planning-review prompt that reads repository context to critique plans, with no evidence of hidden installation, persistence, credential use, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.