SKILLEMALL.ai

BF loop-anything-skill

Улучшайте важные результаты работы, пропуская их через несколько изолированных ИИ-рецензентов, каждый из которых оценивает с разных точек зрения, пока все рецензенты не дадут полное одобрение (оценка 120).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Improve important deliverables by looping them through multiple isolat…»

Improve important deliverables by looping them through multiple isolated AI reviewers, each evaluating from a different angle, until all reviewers give full approval (Score 120).

ClawHub Agent Skills автор: Shin Yan v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 715 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Улучшайте важные результаты работы, пропуская их через несколько изолированных ИИ-рецензентов, каждый из которых оценивает с разных точек зрения, пока все…

Как процесс F 64/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/reviewer-packet.md, templates/reviewer-output.md, references/facet-patterns.md

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
64/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/reviewer-packet.md, templates/reviewer-output.md, references/facet-patterns.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/reviewer-packet.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/reviewer-output.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/facet-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/runtime-compatibility.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/loop-run-manifest.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/issue-ledger.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/final-summary.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/evidence-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/validate_loop_review.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/reviewer-packet.md, templates/reviewer-output.md, references/facet-patterns.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 9 файла(ов): templates/reviewer-packet.md, templates/reviewer-output.md, references/facet-patterns.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2715 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed multi-review workflow that creates local review artifacts and runs a small local validator, with no evidence of deception, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.