SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC offline-knowledge-alignment

Методология инжиниринга выравнивания офлайн-баз знаний (офлайн-запрос = онлайн-запрос).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«离线知识库对齐工程方法论（离线查询 = 在线查询）…»

离线知识库对齐工程方法论（离线查询 = 在线查询）

ClawHub Agent Skills автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 401 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Методология инжиниринга выравнивания офлайн-баз знаний (офлайн-запрос = онлайн-запрос).

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

СправочникИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "fingerprint"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "governance"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "languages"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "brand"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nomos_standard"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "discoverable_by_ai"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "attestation"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "ambassador"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger_keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 401 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 25: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill with broad activation wording but no executable code, credential access, persistence, or hidden data movement.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.