SKILLEMALL.ai

BC team-collab

Система совместной работы нескольких моделей, работающая как компания, с тремя специализированными командами: команда разработки ПО (8 человек), команда по заработку денег (10 человек), команда новелл + манги (10 человек). Фиксированный режим под-окна, оптимальная модель для каждой роли. Триггеры: «команда разработки ПО», «команда по заработку денег», «команда новелл».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多模型团队协作系统 - 像公司一样运作,支持三个专业团队:软件开发团队(8人)、搞钱特战队(10人)、小说+漫剧团队(10人)。固定子窗口模…»

多模型团队协作系统 - 像公司一样运作,支持三个专业团队:软件开发团队(8人)、搞钱特战队(10人)、小说+漫剧团队(10人)。固定子窗口模式,每个角色分配最优模型。触发词:"软件开发团队"、"搞钱特战队"、"小说团队"。

ClawHub Agent Skills автор: davidme6 v3.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 921 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система совместной работы нескольких моделей, работающая как компания, с тремя специализированными командами: команда разработки ПО (8 человек), команда по…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
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: 9. 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")

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: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 921 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed multi-role AI collaboration skill with broad triggers and stale helper files, but no evidence of hidden, destructive, credential-seeking, or exfiltrating behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.