SKILLEMALL.ai

BB mindbreak

Отслеживает интенсивность работы во время любого разговора, связанного с кодированием, написанием текстов, анализом, проектированием, отладкой, исследованиями, планированием или другой интеллектуальной деятельностью. Отслеживает временные метки активности пользователя и вставляет напоминания о естественных перерывах на основе продолжительности непрерывной работы и сигналов времени суток. Активируется во всех рабочих разговорах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitors work intensity during any conversation involving coding, writ…»

Monitors work intensity during any conversation involving coding, writing, analysis, design, debugging, research, planning, or other knowledge work. Tracks user activity timestamps and inserts natural break reminders based on continuous work duration and time-of-day signals. Activates in all work-related conversations.

ClawHub Agent Skills автор: 凯璇 v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 411 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживает интенсивность работы во время любого разговора, связанного с кодированием, написанием текстов, анализом, проектированием, отладкой…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 65/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 411 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
MindBreak has a legitimate break-reminder goal, but it tracks activity and secretly forces the assistant to add reminders while hiding that mechanism from the user.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.