SKILLEMALL.ai

AC first-principles-decomposer

Разбивайте любую проблему на фундаментальные истины, а затем перестраивайте решения с нуля. Используйте, когда пользователь говорит «firstp», «первые принципы», «с нуля», «что мы предполагаем», «разбери это», «атомарный», «фундаментальная истина», «физическое мышление», «метод Илона», «основа», «снизу вверх», «основная проблема», «убрать лишнее» или ставит под сомнение предположения о том, как все делается.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Break any problem down to fundamental truths, then rebuild solutions f…»

Break any problem down to fundamental truths, then rebuild solutions from atoms up. Use when user says "firstp", "first principles", "from scratch", "what are we assuming", "break this down", "atomic", "fundamental truth", "physics thinking", "Elon method", "bedrock", "ground up", "core problem", "strip away", or challenges assumptions about how things are done.

ClawHub Agent Skills автор: artyomx33 v1.0.0 5 файлов тело ≈ 601 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разбивайте любую проблему на фундаментальные истины, а затем перестраивайте решения с нуля.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 601 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only problem-solving skill with no code execution, persistence, credential use, or hidden data access, though users should notice its broad activation phrases and privacy-sensitive examples.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.