SKILLEMALL.ai

AB doubt-driven-development

Проводите стресс-тестирование рискованных изменений с недоверием и свежим взглядом перед внедрением или выпуском. Используйте, когда работа связана с продакшеном, разрешениями, контролем безопасности, публичными пакетами, удалением или миграцией данных, биллингом, обработкой учетных данных, необратимыми операциями, сбоями CI, которые трудно объяснить, или любой задачей, где уверенный, но ошибочный ответ агента будет дорогостоящим.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stress-test high-risk changes with fresh-context skepticism before imp…»

Stress-test high-risk changes with fresh-context skepticism before implementation or release. Use when work involves production, permissions, security controls, public packages, data deletion or migration, billing, credentials handling, irreversible operations, CI failures that are hard to explain, or any task where a confident but wrong agent answer would be costly.

ClawHub Agent Skills автор: Zakhar Pashkin v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 739 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводите стресс-тестирование рискованных изменений с недоверием и свежим взглядом перед внедрением или выпуском.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
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

    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 69/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 739 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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a checklist-style review aid for risky software changes and does not add hidden execution, persistence, or data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.