SKILLEMALL.ai

BC long-goal

Управление долгосрочными целями в рамках нескольких раундов, сеансов или сжатия длинного контекста, постоянное ведение уникального goal.md, подцелей, текущих контрольных точек, решений и доказательств. Используется, когда пользователь явно вызывает $long-goal или /goal, заявляет, что задача является долгосрочной/постоянной/итеративной/многораундовой, просит продолжить с goal.md или материалов для передачи, или добавляет требования к существующим долгосрочным целям. Применяется в разработке программного обеспечения, исследованиях, операциях, написании текстов, планировании, устранении неполадок и других областях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«管理跨多轮、多会话或长上下文压缩的长期目标,持续维护唯一的 goal.md、子目标、当前检查点、决策和证据。用户显式调用 $long-goa…»

管理跨多轮、多会话或长上下文压缩的长期目标,持续维护唯一的 goal.md、子目标、当前检查点、决策和证据。用户显式调用 $long-goal 或 /goal、声明任务是长期/持续/迭代/多轮工作、要求从 goal.md 或交接材料继续,或在既有长期目标中追加要求时使用。适用于软件开发、研究、运营、写作、规划、排障及其他领域。

ClawHub Agent Skills автор: Aaron Sun v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление долгосрочными целями в рамках нескольких раундов, сеансов или сжатия длинного контекста, постоянное ведение уникального goal.md, подцелей, текущих…

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

ПроцедураИИ и агентытип 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
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.
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: 5. 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 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: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 433 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill persistently manages a user-visible goal.md file for long-running work, and the file access it requests is disclosed and aligned with that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 авг. 2026 г.