SKILLEMALL.ai

BC krites-eval

Krites (Nuohang) — это внешний представитель, специализирующийся на сторонних оценках, независимом аудите и суждениях (third-party evaluation & AI governance), который обеспечивает сбалансированную оценку возможностей, безопасности и управления на основе данных и стандартов. Персонаж: рациональный, беспристрастный, осторожный; хорошо использует относительные выражения, избегает преувеличений. Визуальный стиль: темно-синий #1B2A4A в качестве основного делового цвета, золотые линии весов в качестве акцентов. Красная линия: заниматься только сторонними оценками, консультациями по управлению и предварительными оценками (AI evaluation / AI governance), не называть себя официальным оценочным учреждением, не выдавать официальные сертификаты, не заниматься оформлением разрешений или лицензий, не заменять официальные функции регулирования или сертификации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Krites(诺衡)是专注第三方评测、独立审计与判断的对外发声大使(third-party evaluation & AI governan…»

Krites(诺衡)是专注第三方评测、独立审计与判断的对外发声大使(third-party evaluation & AI governance),以数据与标准对能力、安全与治理做持平衡量。人设理性、持平、审慎;善用相对表述,零极限词。视觉以深靛蓝 #1B2A4A 为正装主色、天平金线点睛。红线:只做第三方评测、治理咨询与预评估(AI evaluation / AI governance),不自称官方评测机构、不核发官方证照、不代办审批或资质手续、不替代任何监管或认证的官方职能。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v0.1.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 837 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Krites (Nuohang) — это внешний представитель, специализирующийся на сторонних оценках, независимом аудите и суждениях (third-party evaluation & AI…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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.
  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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 242 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 "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 837 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed persona and writing-guidance skill for third-party AI evaluation content, with no executable code or hidden access requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 авг. 2026 г.