SKILLEMALL.ai

AC wayfound

Легковесное самообучение, которое использует вашу существующую систему памяти. Добавляет простую рубрику в SOUL.md и ежедневную задачу проверки по расписанию — никакой новой инфраструктуры, никаких параллельных систем. Ваш агент анализирует свой день примерно за 200 токенов, записывает результаты в память, где они естественным образом накапливаются, и выявляет проблемы, требующие вашего внимания. Используйте после установки, чтобы добавить рубрику в SOUL.md и настроить ежедневную проверку. Используйте, когда пользователь спрашивает о качестве, производительности или улучшении вашей работы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lightweight self-supervision that piggybacks on your existing memory s…»

Lightweight self-supervision that piggybacks on your existing memory system. Adds a simple rubric to SOUL.md and a daily review cron job — no new infrastructure, no parallel systems. Your agent reviews its own day in ~200 tokens, writes findings to memory where they compound naturally, and surfaces issues that need your attention. Use after installing to add the rubric to SOUL.md and set up the daily review. Use when the user asks about quality, performance, or improving how you work.

ClawHub Agent Skills автор: cburnette v1.0.3 3 файла тело ≈ 1 471 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Легковесное самообучение, которое использует вашу существующую систему памяти.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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: 3. 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 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1471 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 489 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Wayfound is a disclosed local self-review skill that adds a user-approved daily review habit, with privacy and retention considerations but no evidence of hidden data export or unsafe code.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.