SKILLEMALL.ai

AB agent-architect

Аудит и улучшение агента на нужном уровне: персоны/тона, конституционных и операционных правил, архитектуры памяти или портфеля навыков / многоразовых рабочих процессов. Используйте, когда агент работает некорректно, хрупко, повторяется, забывчив, выходит за рамки или работает неравномерно, и возникает вопрос, какой аспект действительно слаб и какое минимальное обоснованное исправление требуется. Помогает решить, следует ли внести простое редактирование, ужесточить правило, скорректировать память, изменить навык или ничего не делать.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and improve an agent at the right layer: persona/tone, constitut…»

Audit and improve an agent at the right layer: persona/tone, constitutional and operating rules, memory architecture, or skill portfolio / reusable workflows. Use when an agent feels off, brittle, repetitive, forgetful, over-scoped, or uneven and the question is which lane is actually weak and what the smallest justified fix is. Helps decide whether to make a plain edit, tighten a rule, adjust memory, change a skill, or do nothing.

ClawHub Agent Skills автор: Don Zurbrick v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 416 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудит и улучшение агента на нужном уровне: персоны/тона, конституционных и операционных правил, архитектуры памяти или портфеля навыков / многоразовых рабочих…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
Когда включается вес 12
50
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: 7. 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 69/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-architect) не совпадает с папкой (agent-architect-zurbrick)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1416 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only agent-audit skill that recommends where changes should be made, with no code, credentials, install step, or hidden execution behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.