SKILLEMALL.ai

AB swmm-modeling-memory

Читайте исторические артефакты аудита экспериментов Agentic SWMM и обобщайте повторяющиеся предположения, проблемы QA, сбои, отсутствующие доказательства, различия между запусками, извлеченные уроки и предложения по контролируемому обновлению навыков. Используйте после swmm-experiment-audit, когда существует несколько проверенных запусков или когда пользователь запрашивает память моделирования, извлечение паттернов сбоев, извлеченные уроки или предложения по уточнению навыков, проверенных человеком.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read historical Agentic SWMM experiment audit artifacts and summarize…»

Read historical Agentic SWMM experiment audit artifacts and summarize repeated assumptions, QA issues, failures, missing evidence, run-to-run differences, lessons learned, and controlled skill update proposals. Use downstream of swmm-experiment-audit when multiple audited runs exist or when a user asks for modeling memory, failure-pattern extraction, lessons learned, or human-reviewed skill refinement proposals.

ClawHub Agent Skills автор: Zhonghao Zhang v0.7.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 382 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Читайте исторические артефакты аудита экспериментов Agentic SWMM и обобщайте повторяющиеся предположения, проблемы QA, сбои, отсутствующие доказательства…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторObsidianОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1382 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to be a memory/run summarization tool, but it has under-scoped filesystem write behavior that users should review before installing.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.