SKILLEMALL.ai

AB framing-effect

Активировать, когда: пользователь говорит «как вы это говорите, имеет значение», «они подтасовывают цифры», «одни и те же данные, но звучит по-другому», «это просто подача?»; хочет написать убедительное сообщение; подозревает, что статистика однобока; или оценивает варианты, где язык кажется предвзятым. НЕ активировать, когда: разные описания передают действительно неэквивалентную информацию (одна подача упускает реальные факты); решение незначительно, и анализ нескольких подач превышает его важность. Подробнее: deciqai.com/c/framing-effect

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'how you say it matters', 'they're spinning t…»

Activate when: user says 'how you say it matters', 'they're spinning the numbers', 'same data but sounds different', 'is this just framing?', wants to write a persuasive message, suspects a statistic is one-sided, or is evaluating options where the language feels loaded. Do NOT activate when: the different descriptions convey genuinely non-equivalent information (one frame omits real facts); the decision is trivial and multi-frame analysis exceeds the stakes. More: deciqai.com/c/framing-effect

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 668 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Активировать, когда: пользователь говорит «как вы это говорите, имеет значение», «они подтасовывают цифры», «одни и те же данные, но звучит по-другому», «это…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаФинансытип 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
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 5. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1668 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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 498 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 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 non-executable thinking skill about recognizing and testing framing effects, with persuasion-related content that is disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.