SKILLEMALL.ai

BD ai-project-scaffold

Создание стандартизированной структуры каталогов для проектов ИИ-моделей: охватывает весь путь от данных до токенизации, моделей и экспериментов, поддерживает параллельные решения, отслеживание происхождения и запись качества. Включает проверку работоспособности, цепочку отслеживания, сравнение экспериментов, управление чекпоинтами. Строгие правила документирования предотвращают создание избыточной документации ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 AI 模型项目创建标准化目录结构:覆盖数据→分词→模型→实验全链路,支持多方案并行、来源追踪、质量记录。内置健康检查、追踪链、实验对比、…»

为 AI 模型项目创建标准化目录结构:覆盖数据→分词→模型→实验全链路,支持多方案并行、来源追踪、质量记录。内置健康检查、追踪链、实验对比、checkpoint管理。严格文档规范防止 AI 生成冗余文档。

ClawHub Agent Skills автор: Bill v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 12 ч назад

Создание стандартизированной структуры каталогов для проектов ИИ-моделей: охватывает весь путь от данных до токенизации, моделей и экспериментов, поддерживает…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ШаблонРазработкаДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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: 8. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2113 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a project scaffold and maintenance toolkit whose file changes are disclosed and fit its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.