SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC Self-Improving + Proactive Decision Making Agent

Структурированная поддержка принятия решений с самосовершенствующейся памятью. Агент со временем изучает ваш стиль принятия решений, профиль риска и предпочтения в рамках — и становится лучше в помощи вам принимать решения с каждым взаимодействием. Используйте, когда (1) вы сталкиваетесь с компромиссом между несколькими вариантами; (2) вам нужен анализ рисков/выгод; (3) решение имеет высокие ставки или ограничено по времени; (4) вы спрашиваете «что мне делать с X»; (5) вы хотите ретроспективно проанализировать прошлое решение и обновить свою ментальную модель.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured decision support with self-improving memory. Agent learns y…»

Structured decision support with self-improving memory. Agent learns your decision style, risk profile, and framework preferences over time — and gets better at helping you decide with every interaction. Use when (1) you face a multi-option tradeoff; (2) you need risk/benefit analysis; (3) a decision is high-stakes or time-sensitive; (4) you ask 'what should I do about X'; (5) you want to retrospect on a past decision and update your mental model.

ClawHub Agent Skills автор: 0xneosoul v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 2 574 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Структурированная поддержка принятия решений с самосовершенствующейся памятью.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ГенераторИИ и агентыОперации и проектыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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

    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-agent-memory-dump HEARTBEAT.md
      В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (2) — похоже на дамп с личными данными или токенами
      HEARTBEAT.md, memory.md

    Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Self-Improving + Proactive Decision Making Agent) не совпадает с папкой (neosoul-decision-agent)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 73
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2574 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

    • +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 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local decision-memory assistant, with privacy and persistence caveats but no evidence of hidden, destructive, credential-seeking, or exfiltrating behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.