SKILLEMALL.ai
EN Войти

A feedback-loop

A self-improving feedback loop skill that works fully standalone OR integrates with intent-engineering and dark-factory when available. Observes any system or execution, analyzes performance, generates improvement suggestions, auto-creates regression tests, tracks goal alignment, and produces a signed improvement report.

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Foo Jun Wei v1.0.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 316 токенов открыть источник ↗ проанализирован 31 ч назад
ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
A
96/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 53/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (feedback-loop) не совпадает с папкой (auto-feedback)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2316 токенов
  • 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 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly behaves like a local feedback-report generator, but its custom rule feature can run arbitrary Python code and its generated files can carry forward sensitive input data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.