SKILLEMALL.ai

AB goal-loop

Контроллер выполнения, управляемый целью, для сложных многоэтапных работ: ведет явный журнал целей, выполняет execute→validate→repair→revalidate, блокирует преждевременное или ленивое завершение, поддерживает PROJECT-CHECKPOINT.md и возобновляет прерванную работу с последнего проверенного состояния. Используйте, когда пользователь просит завершить, реализовать, исправить, построить, доставить, проверить, закрыть, возобновить или продолжить задачу, где упущения, непроверенные результаты или раннее прекращение могут быть дорогостоящими — включая программное обеспечение, отладку, веб-сайты, документы (Word/Excel/PPT/PDF), анализ данных, исследования, обработку файлов и многоагентные или длительные проекты. Также используйте, когда пользователь говорит "Выполнить проверку цели и продолжить", "Продолжить с последней проверенной контрольной точки", "Не останавливаться, пока остаются необходимые пункты TODO" или "Прекратить преждевременное завершение и продолжить". НЕ используйте для тривиальных одноразовых запросов (простые вопросы и ответы, одиночные небольшие правки, быстрые просмотры).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Goal-driven execution supervisor for complex multi-step work: keeps an…»

Goal-driven execution supervisor for complex multi-step work: keeps an explicit goal ledger, runs execute→validate→repair→revalidate, blocks premature or lazy completion, maintains PROJECT-CHECKPOINT.md, and resumes interrupted work from the latest verified state. Use when the user asks to complete, implement, fix, build, deliver, validate, close out, resume, or continue a task where omissions, unverified results, or early stopping would be costly — including software, debugging, websites, documents (Word/Excel/PPT/PDF), data analysis, research, file processing, and multi-agent or long-running projects. Also use when the user says "Run goal check and continue", "Continue from the latest verified checkpoint", "Do not stop while required TODO items remain", or "Stop premature completion and continue". Do NOT use for trivial one-shot requests (simple Q&A, single small edits, quick lookups).

ClawHub Agent Skills автор: BZ-AI v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 881 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Контроллер выполнения, управляемый целью, для сложных многоэтапных работ: ведет явный журнал целей, выполняет execute→validate→repair→revalidate, блокирует…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
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 66/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2881 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 17. 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

    • +3Длина description 900: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed workflow supervisor that helps an agent track and verify complex work, with the main caveat that it may create a project checkpoint file.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 сент. 2026 г.