B intent-engine
意图引擎 - AI驱动的用户意图识别与智能路由。支持代码/知识/任务/闲聊四大分类,提供关键词+正则多策略匹配、置信度计算、动态意图管理,配备Web可视化管理界面。适用于AI助手任务调度、智能路由、对话理解等场景。
B
87/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source"
Процессная зрелость 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 593 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
The skill is a coherent intent-classification dashboard, but it starts an unauthenticated debug web server on all network interfaces that can modify persisted routing configuration.
LLM: suspicious (high) · 9 июн. 2026 г.