SKILLEMALL.ai

BC adaptive-eta

Давайте пользователю честную оценку времени перед длительной работой, переоценивайте, когда она затягивается, и спрашивайте, прежде чем значительно превысить её. Используйте для многоэтапных задач, ожидаемое время выполнения которых превышает ~2 минуты или требует 4+ вызовов инструментов — исследование, пакетная обработка файлов, сборка, миграция, редактирование нескольких файлов, анализ данных. Пропускайте для быстрых ответов и одноэтапных правок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give the user an honest time estimate before long-running work, re-est…»

Give the user an honest time estimate before long-running work, re-estimate when it runs over, and ask before blowing far past it. Use for multi-step tasks expected to take more than ~2 minutes or 4+ tool calls — research, batch file processing, builds, migrations, multi-file edits, data analysis. Skip for quick answers and single-step edits. 长任务时间预估:预计超过约 2 分钟或需 4 次以上工具调用的多步任务,先报预估时间,超时主动更新,严重超时先征得同意。

ClawHub Agent Skills автор: RJ Young v0.3.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 817 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 дн назад

Давайте пользователю честную оценку времени перед длительной работой, переоценивайте, когда она затягивается, и спрашивайте, прежде чем значительно превысить…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 817 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local timer helper that persistently records ETA history, with no evidence of hidden network access, deception, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 сент. 2026 г.