BC model-inventory
Сканирует машину на наличие установленных CLI для кодирования с помощью ИИ (claude, codex, gemini, copilot, opencode, ollama), определяет, активна ли каждая учетная запись и какие модели доступны, и кэширует результат в ~/.claude/model-inventory.json с цепочками маршрутизации роль→модель (planner/coder/scout/reviewer/fixer), которые goal-runner и autopilot используют для выбора лучшей доступной модели для каждого под-агента, оставаясь при этом экономически эффективными. Три уровня доказательств — установлен (найден бинарный файл), вероятно аутентифицирован (эвристика учетных данных с нулевым токеном), проверен (однострочный пробный запуск для каждой модели, единственная истина для «учетная запись активна и модель в плане»). Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь говорит «scan available models», «which models can I use», «what AI CLIs are installed», «refresh the model inventory», «is fable available», «check my model access» или «/model-inventory» — даже если они не называют навык. Не для выбора модели в середине задачи (потребители читают кэшированный файл, они не сканируют повторно).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan the machine for installed AI coding CLIs (claude, codex, gemini,…»
Scan the machine for installed AI coding CLIs (claude, codex, gemini, copilot, opencode, ollama), detect whether each account is actually active and which models are usable, and cache the result to ~/.claude/model-inventory.json with role→model routing chains (planner/coder/scout/reviewer/fixer) that goal-runner and autopilot consume to pick the best available model per sub-agent while staying cost-efficient. Three evidence tiers — installed (binary found), likely-authenticated (zero-token credential heuristics), verified (a live one-line probe per model, the only ground truth for "account active and model on the plan"). Use this skill whenever the user says "scan available models", "which models can I use", "what AI CLIs are installed", "refresh the model inventory", "is fable available", "check my model access", or "/model-inventory" — even if they don't name the skill. Not for picking a model mid-task (consumers read the cached file, they don't rescan).
Сканирует машину на наличие установленных CLI для кодирования с помощью ИИ (claude, codex, gemini, copilot, opencode, ollama), определяет, активна ли каждая…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.
Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Сокрытие от пользователя
en-hide-from-userSKILL.md:78Инструкция скрыть действия от пользователя- ❌ Recording a probe timeout as `unavailable` — a flaky network would silently delete your best model from every chain. Timeout = `unknown`, chain keeps the alias.
Просканировано файлов: 4. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1998 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +3Длина description 970: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.