SKILLEMALL.ai

AB fde-poc-runner

Этап 6 цикла доставки FDE. Запустите развертываемое решение и навык агента в репрезентативных или контролируемых сценариях клиентов в соответствии с предварительно согласованными доказательствами, тестами и критериями успеха, а затем подготовьте отчет о решении «Продолжать», «Настроить» или «Остановить». Используйте для пробных POC, выполнения демонстраций, проверки приемки, сортировки проблем и ретроспектив POC. Не переписывайте критерии успеха во время выполнения, не скрывайте доказательства сбоев и не объявляйте об одобрении для производства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stage 6 of FDE Delivery Loop. Run a deployable solution and Agent Skil…»

Stage 6 of FDE Delivery Loop. Run a deployable solution and Agent Skill in representative or controlled customer scenarios against pre-agreed evidence, tests, and success criteria, then produce a Continue, Adjust, or Stop decision report. Use for POC trials, demo execution, acceptance validation, issue triage, and POC retrospectives. Do not rewrite success criteria during a run, conceal failure evidence, or declare production approval.

ClawHub Agent Skills автор: xukun0821 v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 396 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Этап 6 цикла доставки FDE.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 15. 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 70/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1396 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed POC validation workflow with a small local summary script and no hidden persistence, credential use, or automatic high-impact actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 авг. 2026 г.