SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF agent-org-manager

Создание организационной структуры AI-агентов для нескольких отделов: проектирование иерархии, протокол связи по трем каналам, цепочка ежедневных отчетов, система самообучения, аудит и инспекция всего персонала. Решает проблему, когда множество агентов мешают друг другу — это не обучение построению команды, а обучение тому, как AI-команда не уничтожит сама себя. Триггеры: «команда агентов», «организация из нескольких агентов», «распределение ролей агентов», «управление агентами», «архитектура агентов», «сотрудничество агентов», «AI-организация».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多部门AI Agent组织架构搭建：层级设计、三通道通讯协议、日报汇报链、自主学习系统、全员审计巡查。解决Agent多了互相踩脚的问题——不…»

多部门AI Agent组织架构搭建：层级设计、三通道通讯协议、日报汇报链、自主学习系统、全员审计巡查。解决Agent多了互相踩脚的问题——不是教你建团队，是教你一个AI团队怎么不被自己搞死。触发词：「agent团队」「多Agent组织」「Agent分工」「Agent管理」「Agent架构」「Agent协作」「AI组织」

ClawHub Agent Skills автор: Ygq19901001 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 833 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 32 ч назад

Создание организационной структуры AI-агентов для нескольких отделов: проектирование иерархии, протокол связи по трем каналам, цепочка ежедневных отчетов…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/common-errors.md, references/repair-playbook.md

ПроцедураИИ и агентытип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/common-errors.md, references/repair-playbook.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/common-errors.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/repair-playbook.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/common-errors.md, references/repair-playbook.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/common-errors.md, references/repair-playbook.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 833 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a disclosed multi-agent governance guide, but one ready-to-deploy monthly cron template can automatically publish skills and create GitHub releases without clear approval controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 1 июл. 2026 г.