SKILLEMALL.ai

CC result-to-claim

Используйте после завершения экспериментов, чтобы определить, какие утверждения подтверждаются результатами, какие нет, и каких доказательств все еще не хватает. Вторичный агент Codex оценивает результаты по отношению к предполагаемым утверждениям и направляет к следующему действию (изменение, дополнение или подтверждение). Используйте после завершения экспериментов — перед написанием статьи или проведением абляционных исследований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when experiments complete to judge what claims the results support…»

Use when experiments complete to judge what claims the results support, what they don't, and what evidence is still missing. A secondary Codex agent evaluates results against intended claims and routes to next action (pivot, supplement, or confirm). Use after experiments finish — before writing the paper or running ablations.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Claude Code автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 3 118 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Используйте после завершения экспериментов, чтобы определить, какие утверждения подтверждаются результатами, какие нет, и каких доказательств все еще не…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/evidence-precheck.md

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/evidence-precheck.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
    allowed-tools: Bash(*) Read Grep Glob Write Edit mcp__antigravity__antigravity mcp__antigravity__antigravity-reply mcp__grok__grok mcp__grok__grok-reply mcp__claude-review__review mcp__claude-review__

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/reviewer-backends.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/evidence-precheck.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 40): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/evidence-precheck.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/evidence-precheck.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3118 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.