SKILLEMALL.ai

AC daily-decision-making

Структурированная база данных для принятия личных решений, помогающая пользователям системно подходить к сложным выборам в жизни и карьере. Используйте этот навык, когда пользователь сталкивается со следующими ситуациями: (1) фразы вроде «Что мне делать?», «Помоги мне принять решение», «Я разрываюсь между X и Y»; (2) решения, связанные с карьерой (смена работы/сфера деятельности), образом жизни (переезд), крупными покупками (покупка дома/машины) или отношениями; (3) необходимость системно взвесить все за и против; (4) желание зафиксировать процесс принятия решения для будущего анализа и пересмотра.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一个结构化的个人决策数据库系统,帮助用户系统性地处理生活与职业中的复杂抉择。 当用户面临以下情况时使用此技能: (1) 遇到"我该怎么办""…»

一个结构化的个人决策数据库系统,帮助用户系统性地处理生活与职业中的复杂抉择。 当用户面临以下情况时使用此技能: (1) 遇到"我该怎么办""帮我做个决定""我在 X 和 Y 之间纠结"等表述; (2) 涉及职业(跳槽/转行)、生活方式(搬家)、重大消费(买房/买车)或人际关系的决策; (3) 需要系统性地权衡利弊; (4) 想把决策过程记录下来以供日后回顾和复盘。

ClawHub Agent Skills автор: ChenChen v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 381 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Структурированная база данных для принятия личных решений, помогающая пользователям системно подходить к сложным выборам в жизни и карьере.

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

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

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: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 381 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a transparent decision-journaling skill whose main risk is saving sensitive personal notes if the user chooses to create records.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.