SKILLEMALL.ai

BC multi-model-consensus

Комитет по принятию решений на основе нескольких моделей — устраняет предвзятость одной модели, обеспечивая объективные рекомендации по принятию решений посредством многораундовых обсуждений разногласий. Поддерживает одновременную оценку 3-6 моделями, предоставляя количественную матрицу голосования и 6-этапный отчет о консенсусе. Условие срабатывания: автоматическая активация при наличии «многомодельного решения» или «многомодельного комитета».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多模型决策委员会 — 消除单模型偏见,通过多轮分歧讨论产出客观决策参考。支持3-6个模型同时评审,提供量化投票矩阵和6段式共识报告。触发条件…»

多模型决策委员会 — 消除单模型偏见,通过多轮分歧讨论产出客观决策参考。支持3-6个模型同时评审,提供量化投票矩阵和6段式共识报告。触发条件:包含「多模型决策」或「多模型委员会」时自动激活。

ClawHub Agent Skills автор: Zeekr0808-hue v1.9.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 096 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комитет по принятию решений на основе нескольких моделей — устраняет предвзятость одной модели, обеспечивая объективные рекомендации по принятию решений…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 11. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2096 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 95: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a legitimate multi-model review workflow, but it may share your task with several selected models and save reports locally.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.