SKILLEMALL.ai

AF commitment-consistency

Активируйте, когда: пользователь говорит «нога в двери», «я уже согласился, поэтому должен довести до конца», «как мне разработать онбординг / последовательность продаж / лестницу обязательств», «Чалдини», «сделал бы я это заново» или оценивает, тянут ли прошлые мелкие шаги к большему решению. НЕ активируйте, когда: ситуация действительно единичная, без предыдущей истории обязательств; формулировка обязательств будет использоваться для давления на кого-то, у кого уже ограничен выбор. Подробнее: deciqai.com/c/commitment-consistency

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says "foot in the door," "I already committed so I…»

Activate when: user says "foot in the door," "I already committed so I have to follow through," "how do I design onboarding / a sales sequence / a commitment ladder," "Cialdini," "would I do this fresh," or is evaluating whether past small steps are pulling them into a bigger decision. Do NOT activate when: the situation is genuinely single-shot with no prior commitment history; commitment framing would be used to pressure someone who already has limited choice. More: deciqai.com/c/commitment-consistency

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 17 ч назад

Активируйте, когда: пользователь говорит «нога в двери», «я уже согласился, поэтому должен довести до конца», «как мне разработать онбординг /…

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/sources.md

ПроцедураИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/sources.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/sources.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/sources.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/sources.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 31, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1831 токенов

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

  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed thinking aid for analyzing commitment and consistency effects, with no executable behavior or hidden access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.