SKILLEMALL.ai

AB availability-heuristic

Активировать, когда: пользователь говорит «мы постоянно слышим о X, значит, это должно быть распространено», «это только что произошло, значит, это рискованно», «в новостях полно историй об этом», «я в последнее время часто это вижу, значит, это вероятно»; или делает оценку риска/частоты, основанную на запоминающихся примерах, а не на данных. НЕ активировать, когда: имеющиеся доказательства действительно репрезентативны для класса ссылок; решение требует значительного предохранительного веса для редких, но катастрофических/необратимых рисков. Подробнее: deciqai.com/c/availability-heuristic

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'we keep hearing about X so it must be common…»

Activate when: user says 'we keep hearing about X so it must be common', 'that just happened so it's risky', 'the news is full of stories about this', 'I've seen this a lot lately so it's probable', or is making a risk/frequency estimate driven by memorable examples rather than data. Do NOT activate when: the available evidence is genuinely representative of the reference class; the decision warrants heavy precautionary weight on rare but catastrophic/irreversible risks. More: deciqai.com/c/availability-heuristic

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 846 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Активировать, когда: пользователь говорит «мы постоянно слышим о X, значит, это должно быть распространено», «это только что произошло, значит, это…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
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: 6. 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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1846 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 518 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent educational reasoning skill that guides users to compare memorable examples against base-rate data and does not request unusual system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.