SKILLEMALL.ai

BD evidence-chain-builder

Используйте, когда пользователь хочет «проверить утверждения ИИ / предотвратить галлюцинации / найти доказательства для выводов / оценить достоверность источника». Разбейте утверждение на проверяемую цепочку доказательств: пометьте каждое доказательство типом источника (официальный/статья/данные/внутренний/утверждение), возможность независимой проверки, достоверность, выведите «степень подтверждения» и список неподтвержденных утверждений. Соответствует EIFP — не выдумывайте, придерживайтесь принципов: этот инструмент не определяет истинность утверждения, а только оценивает качество доказательств; утверждения без проверяемых доказательств четко помечаются как «не делать выводов». Это исполнитель LGD-II с подтверждением. Триггерные слова: цепочка доказательств, проверка утверждений, предотвращение галлюцинаций, достоверность источника, с подтверждением, доказательства утверждений, подтверждение утверждений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要『验证 AI 论断 / 防幻觉 / 给结论找证据 / 判断信源可信度』时用。把论断拆成可验证证据链:每条证据标来源类型(offici…»

当用户要『验证 AI 论断 / 防幻觉 / 给结论找证据 / 判断信源可信度』时用。把论断拆成可验证证据链:每条证据标来源类型(official/paper/data/internal/assertion)、是否可独立验证、可信度,输出『证成度』与未支撑论断清单。对齐 EIFP 不编造原教旨——本工具不判定论断真假,只评估证据质量;缺可验证证据的论断明确标『勿作结论』。这是 LGD-II 有证的落地执行器。触发词:证据链、论断验证、防幻觉、信源可信、有证、claim 证据、论断举证。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 466 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Разбейте утверждение на проверяемую цепочку доказательств: пометьте каждое доказательство типом источника (официальный/статья/данные/внутренний/утверждение)…

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 244 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 466 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill itself is a small local evidence-checking script, but its documented global installation path relies on mutable, unpinned remote sources.
LLM: suspicious (medium) · 11 сент. 2026 г.