SKILLEMALL.ai

AC doc-co

Полный рабочий процесс совместного написания — сбор контекста, итеративная разработка и структура, тестирование читателями и контроль качества. Использовать при написании документации, предложений, технических спецификаций, документов решений, RFC или другого структурированного контента; помогает передать контекст, улучшить через итерации и убедиться, что документ работает для читателей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep co-authoring workflow—context gathering, iterative drafting and s…»

Deep co-authoring workflow—context gathering, iterative drafting and structure, reader testing, and quality gates. Use when writing documentation, proposals, technical specs, decision docs, RFCs, or similar structured content; helps transfer context, refine through iteration, and verify the doc works for readers.

ClawHub Agent Skills автор: codenova58 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 834 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полный рабочий процесс совместного написания — сбор контекста, итеративная разработка и структура, тестирование читателями и контроль качества.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Когда включается вес 12
50
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: 2. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 22
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3834 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed document co-authoring workflow with privacy-sensitive connector use that is aligned with its purpose and should be scoped carefully by the user.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.