SKILLEMALL.ai

AD famou-experiment-manager

Навык управления рабочими процессами для экспериментов famou. Используйте, когда пользователь упоминает «отправить эксперимент», «проверить статус эксперимента», «удалить эксперимент», «получить результаты эксперимента», «эксперимент famou», «загрузить эксперимент», «эксперимент config.yaml» или когда требуется управлять задачами эксперимента с помощью famou-ctl. Даже если пользователь говорит только «отправить» или «запустить эксперимент», если контекст связан с платформой famou, этот навык также должен быть активирован.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«管理 famou 进化实验任务的工作流技能。当用户提到"提交实验"、"查看实验状态"、"删除实验"、"获取实验结果"、"famou 实验"、…»

管理 famou 进化实验任务的工作流技能。当用户提到"提交实验"、"查看实验状态"、"删除实验"、"获取实验结果"、"famou 实验"、"上传实验"、"config.yaml 实验"或需要使用 famou-ctl 管理实验任务时,必须使用此技能。即使用户只说"提交"或"跑实验",只要上下文涉及 famou 平台,也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: FaMou v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 613 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык управления рабочими процессами для экспериментов famou.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 3. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 613 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill fits its experiment-management purpose, but it needs review because it can store an API key locally and delete or resubmit experiments without clear confirmation safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.