SKILLEMALL.ai

AD gate-switch

Движок проверки утверждений для рабочих процессов LLM-агентов. Всякий раз, когда агент утверждает, что «X выполнено / написано / синхронизировано / проверено», записывает X в виде спецификации JSON механических проверок; движок проверяет каждую проверку и возвращает вердикт (A=пройдено / B=блокировка с нарушениями / УТОЧНИТЬ / НАРУШЕНИЕ). Устраняет три хронических сбоя LLM: пропуск работы, частичная доставка, сфабрикованные утверждения. 声称 X 已满足,就机械核验 X——判定禁止手写,照抄输出.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Claim-verification gate engine for LLM agent workflows. Whenever an ag…»

Claim-verification gate engine for LLM agent workflows. Whenever an agent claims 'X is done / written / synced / verified', write X as a spec JSON of mechanical checks; the engine verifies each check and returns a verdict (A=pass / B=block with violations / CLARIFY / VIOLATION). Cures three chronic LLM failures: skipped work, partial delivery, fabricated claims. 声称 X 已满足,就机械核验 X——判定禁止手写,照抄输出。

ClawHub Agent Skills автор: xu-jin-cs v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 718 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Движок проверки утверждений для рабочих процессов LLM-агентов.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 7. 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 47/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 718 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a disclosed verification tool, but it can run arbitrary shell commands from user or agent-generated spec files without guardrails.
    LLM: suspicious (high) · 24 авг. 2026 г.