SKILLEMALL.ai

AB skillful-subagent-creator

Создает под-агентов Claude, оснащенных отобранными навыками для решения проблем в рамках DAG-рабочих процессов. Используйте при проектировании специализированного под-агента, выборе навыков для под-агента, написании промпта под-агента из 4 разделов или подключении под-агентов в оркестрированные DAG. Активируйте по запросам "create subagent", "subagent with skills", "specialist agent", "agent DAG", "orchestrate agents", "skill-equipped agent". НЕ для создания самих навыков (используйте skill-architect), общего использования Claude Code или промптинга одного агента без навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Creates Claude subagents equipped with curated skills for solving prob…»

Creates Claude subagents equipped with curated skills for solving problems within DAG workflows. Use when designing a specialist subagent, selecting skills for a subagent, writing the 4-section subagent prompt, or wiring subagents into orchestration DAGs. Activate on "create subagent", "subagent with skills", "specialist agent", "agent DAG", "orchestrate agents", "skill-equipped agent". NOT for creating skills themselves (use skill-architect), general Claude Code usage, or single-agent prompting without skills.

curiositech/some_claude_skills Claude Code автор: curiositech 3 файла тело ≈ 2 664 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 49 мин назад

Создает под-агентов Claude, оснащенных отобранными навыками для решения проблем в рамках DAG-рабочих процессов.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2664 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.