SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD lygo-external-lattice-anchor

Используйте, когда пользователь просит проверить общедоступные зеркала решетки LYGO, создать манифест общедоступной проверки, сопоставить яйца с предложениями карты звезд Haven Star Chart или спланировать внешнюю синхронизацию бесплатных серверов (Pages/HF/Turbo). Сеть мира уровня C. Требуется доверенный LYGO_STACK_ROOT. HTTP GET + локальный JSON под этим стеком. Проверка по умолчанию не изменяет данные; для снимка требуется --i-consent. Автоматическая публикация в git/HF/ClawHub отсутствует.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to verify public LYGO lattice mirrors, build a…»

Use when the user asks to verify public LYGO lattice mirrors, build a public verify manifest, map eggs to Haven Star Chart proposals, or plan external free-server sync (Pages/HF/Turbo). Layer C world network. Requires LYGO_STACK_ROOT you trust. HTTP GET + local JSON under that stack. Verify is non-mutating by default; snapshot needs --i-consent. No auto git/HF/ClawHub publish.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.1.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 441 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Используйте, когда пользователь просит проверить общедоступные зеркала решетки LYGO, создать манифест общедоступной проверки, сопоставить яйца с предложениями…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

    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: 13. 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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1441 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed LYGO public-mirror verification helper with opt-in local writes and no evidence of hidden publishing, credential use, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.