SKILLEMALL.ai

AC structs-guild-stack

Развертывает Guild Stack (Docker Compose) для локального доступа к PostgreSQL для игровых данных. Используйте, когда вам нужны более быстрые запросы для автоматизации боев, обнаружения угроз в реальном времени, разведки целей для рейдов, анализа состава флота или разведки галактического масштаба. Продвинутый/опциональный — CLI подходит для базового геймплея, но доступ к PG трансформирует возможности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploys the Guild Stack (Docker Compose) for local PostgreSQL access t…»

Deploys the Guild Stack (Docker Compose) for local PostgreSQL access to game state. Use when you need faster queries for combat automation, real-time threat detection, raid target scouting, fleet composition analysis, or galaxy-wide intelligence. Advanced/optional -- CLI works for basic gameplay, but PG access transforms what is possible.

ClawHub Agent Skills автор: Josh McDougall v1.25.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 914 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Развертывает Guild Stack (Docker Compose) для локального доступа к PostgreSQL для игровых данных.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторDockerPostgreSQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "meta_description"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "level"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4914 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (24 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an advanced but clearly disclosed guide for running a local Docker-based game-state indexer, with appropriate cautions around persistent services and optional signing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.