SKILLEMALL.ai

AC agent-harness

Готовое к продакшену средство для работы с агентами, объединяющее дисциплину выполнения, накопление знаний и продуктовое мышление в единый адаптивный рабочий процесс. Используйте, когда: (1) создаете функции или исправляете ошибки с помощью ИИ-агентов, (2) пользователь говорит «создать», «планировать», «спецификация», «проверить», «выпустить», «отладить», (3) управляете многоэтапными или многоагентными задачами, (4) нужна структурированная инженерная рабочая среда с контролем качества. Предоставляет: автоматическую оценку сложности задач (простая/средняя/сложная), защиту от иррациональности, параллельное планирование под-агентов (≤4 жесткий лимит), обеспечение непрерывности цепочки инструментов, управление бюджетом контекста, протоколы верификации и накопление опыта. Триггеры: 'agent harness', 'engineering workflow', 'build protocol', 'multi-agent task', 'coding discipline', 'subagent orchestration'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production-grade Agent Harness combining execution discipline, knowled…»

Production-grade Agent Harness combining execution discipline, knowledge compounding, and product thinking into a single adaptive workflow. Use when: (1) building features or fixing bugs with AI agents, (2) user says 'build', 'plan', 'spec', 'review', 'ship', 'debug', (3) managing multi-step or multi-agent tasks, (4) need structured engineering workflow with quality gates. Provides: task complexity auto-grading (simple/medium/complex), anti-rationalization guards, concurrent subagent scheduling (≤4 hard limit), tool-chain continuity enforcement, context budget management, verification protocols, and experience compounding. Triggers: 'agent harness', 'engineering workflow', 'build protocol', 'multi-agent task', 'coding discipline', 'subagent orchestration'.

ClawHub Agent Skills автор: Christianye v2.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 440 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Готовое к продакшену средство для работы с агентами, объединяющее дисциплину выполнения, накопление знаний и продуктовое мышление в единый адаптивный рабочий…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 4. 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 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-harness) не совпадает с папкой (obsidian-harness)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 76
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2440 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

    • +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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 766 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent ClawHub code-review helper, but its bundled helper defaults to launching nested Codex review with approval bypass and full filesystem sandbox escape, which deserves manual review before use.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.