SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC proactive-trigger

Движок активной инициации v4: на основе затухания интереса, обнаружения молчания и популярности темы определяет, когда следует предпринять активное вмешательство. Условия срабатывания: молчание пользователя, затухание интереса, созревание момента для активного вмешательства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«主动触发引擎v4：基于兴趣衰减、沉默检测、话题热度，决定何时进行主动干预。触发条件：用户沉默、兴趣衰减、主动干预时机成熟。…»

主动触发引擎v4：基于兴趣衰减、沉默检测、话题热度，决定何时进行主动干预。触发条件：用户沉默、兴趣衰减、主动干预时机成熟。

ClawHub Agent Skills автор: Louis Z. v0.4.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 137 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Движок активной инициации v4: на основе затухания интереса, обнаружения молчания и популярности темы определяет, когда следует предпринять активное…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 17. 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 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 137 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)
  • +3Длина description 61: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly matches its proactive-reminder purpose, but it needs review because it stores behavioral state, trusts shared local signals, and includes an unsafe shell-based OpenClaw command wrapper.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.