SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC skill-insight

Узнайте, для чего на самом деле используются навыки вашего ИИ-агента — с отчетами об использовании, отслеживанием успеха/неудачи и рекомендациями по неиспользуемым навыкам. Часть Hal Stack 🦞

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Understand what your AI agent's skills are actually being used for — w…»

Understand what your AI agent's skills are actually being used for — with usage reports, success/failure tracking, and unused-skill recommendations. Part of the Hal Stack 🦞

ClawHub Agent Skills автор: YY v1.0.8 MIT-0 19 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 310 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Узнайте, для чего на самом деле используются навыки вашего ИИ-агента — с отчетами об использовании, отслеживанием успеха/неудачи и рекомендациями по…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/cron_wrapper.sh:5
    Упоминание редактирования crontab (комментарий в коде)
    # Add to crontab -e:
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:47
    Упоминание редактирования crontab
    # Add to crontab -e:

Просканировано файлов: 19. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1310 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)
  • -35 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local skill-usage reporting tool with disclosed optional session scanning and recurring tracking, but users should treat those features as privacy-sensitive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.