SKILLEMALL.ai

AB lindy-effect

Активируйте, когда: пользователь спрашивает «следует ли нам использовать эту старую технологию или перейти на что-то новое», «как узнать, стоит ли книга чтения», «это учреждение существует вечно — имеет ли это значение», «нам следует модернизировать / это время отличается», «как долго просуществует эта практика / инструмент / фреймворк». НЕ активируйте, когда: элемент скоропортящийся или имеет детерминированный жизненный цикл (люди, оборудование, организмы); отсутствуют силы элиминации, и старая вещь сохраняется только из-за регуляторной блокировки. Подробнее: deciqai.com/c/lindy-effect

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user asks 'should we use this old technology or switch…»

Activate when: user asks 'should we use this old technology or switch to something newer', 'how do I know if a book is worth reading', 'this institution has been around forever — is that meaningful', 'we should modernize / this time is different', 'how long will this practice / tool / framework last'. Do NOT activate when: the item is perishable or has a deterministic life cycle (humans, hardware, organisms); elimination forces are absent and the old thing survives only due to regulatory lock-in. More: deciqai.com/c/lindy-effect

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 911 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Активируйте, когда: пользователь спрашивает «следует ли нам использовать эту старую технологию или перейти на что-то новое», «как узнать, стоит ли книга…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИсследованиятип 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
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1911 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

    • +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 534 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 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 markdown-only reasoning skill for applying the Lindy effect and does not request system access or perform actions on the user's environment.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.