SKILLEMALL.ai

AC dreyfus-ai-assessor

Использует модель пяти стадий Дрейфуса для определения конкретного навыка и накладывает риск замены ИИ, различая выполнение правил, независимое суждение, оркестрацию процессов и экспертное понимание, чтобы создать путь повышения уровня на основе реальных проектов. Используется для запросов «оценка Дрейфуса», «где я нахожусь», «стадия навыка», «риск замены ИИ и повышение».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用德雷福斯五阶段模型定位某项具体技能,并叠加 AI 替代风险,区分规则执行、独立判断、流程编排和专家洞察,生成基于真实项目的升维路径。用于…»

使用德雷福斯五阶段模型定位某项具体技能,并叠加 AI 替代风险,区分规则执行、独立判断、流程编排和专家洞察,生成基于真实项目的升维路径。用于“德雷福斯评估”“我在哪一级”“技能阶段”“AI 替代风险与升级”等请求。

ClawHub Agent Skills автор: 菜根老谭 v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 117 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Использует модель пяти стадий Дрейфуса для определения конкретного навыка и накладывает риск замены ИИ, различая выполнение правил, независимое суждение…

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

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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

  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: 4. 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 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 117 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

  • +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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a small Chinese-language coaching skill that helps assess a user-provided skill level and AI replacement risk, with no code execution or system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.