SKILLEMALL.ai

BF prompt_design_tuning_best_practice

Совместная разработка, оценка, итерация и рекомендация финального кандидата для запуска по целевому запросу в рамках принципа рабочего процесса «управляемый человеком, исполняемый агентом».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collaboratively design, evaluate, iterate on, and recommend a final la…»

Collaboratively design, evaluate, iterate on, and recommend a final launch candidate for a target prompt under the principle of “human-gated, agent-executed” workflow.

ClawHub Agent Skills автор: yuanjie v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 171 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Совместная разработка, оценка, итерация и рекомендация финального кандидата для запуска по целевому запросу в рамках принципа рабочего процесса «управляемый…

Как процесс F 63/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/run_generation.py, scripts/run_judge.py

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
63/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/run_generation.py, scripts/run_judge.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_generation.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_judge.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/run_generation.py, scripts/run_judge.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/run_generation.py, scripts/run_judge.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompt_design_tuning_best_practice) не совпадает с папкой (prompt-design-tuning)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 232
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3171 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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: 22. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 232 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only prompt-tuning workflow skill with disclosed model-evaluation behavior and human approval gates, but users should control data sharing and spending before execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.