AC dashclaw-governance
Управляет поведением управляемых агентов DashClaw. Обучает протоколу управления: когда вызывать guard (пороговые значения риска), как интерпретировать решения (разрешить/предупредить/заблокировать/требовать одобрения), когда записывать действия, как ждать одобрений и управлять жизненным циклом сессии. Загружает политики и возможности организации из ресурсов MCP при запуске сессии. Используйте с @dashclaw/mcp-server. Активируется по: управляемый агент, управление DashClaw, политика guard, ожидание одобрения, управляемая возможность, пороговое значение риска, запись действий, жизненный цикл сессии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Governance behavior for AI agents governed by DashClaw. Teaches the go…»
Governance behavior for AI agents governed by DashClaw. Teaches the governance protocol: when to call guard (risk thresholds), how to interpret decisions (allow/warn/block/require_approval), when to record actions, how to wait for approvals, and session lifecycle management. Loads org-specific policies and capabilities from MCP resources at session start. Use with @dashclaw/mcp-server. Trigger on: governed agent, dashclaw governance, guard policy, approval wait, governed capability, risk threshold, action recording, session lifecycle.
Управляет поведением управляемых агентов DashClaw.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2436 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.