SKILLEMALL.ai

BC double6-workbench-builder

Создайте офлайн-ориентированный, строго однофайловый локальный рабочий стол, который будет выполнять повторяющиеся реальные задачи обычных пользователей. Используйте, когда пользователь упоминает личный рабочий стол, учебный стол, стол для подготовки к экзаменам, панель задач, инструмент для записи и анализа или хочет сохранить повторяющиеся процессы в виде сохраняемой и восстанавливаемой страницы; подключение к сети, совместная работа нескольких пользователей, учетные записи, платежи и публикации относятся к независимым внешним процессам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把普通用户反复要做的真实事情构建成离线优先、严格单文件、个人数据留在当前设备的本地工作台。用户提到个人工作台、学习台、备考台、任务面板、记录…»

把普通用户反复要做的真实事情构建成离线优先、严格单文件、个人数据留在当前设备的本地工作台。用户提到个人工作台、学习台、备考台、任务面板、记录与复盘工具,或想把重复流程做成可保存恢复的页面时应使用;联网、多人协作、账号、支付和发布属于独立外部流程。

ClawHub Agent Skills автор: Double6 v0.41.0 MIT-0 29 файлов тело ≈ 432 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Создайте офлайн-ориентированный, строго однофайловый локальный рабочий стол, который будет выполнять повторяющиеся реальные задачи обычных пользователей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 432 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local offline workbench builder with disclosed file creation and browser-check steps, and I did not find hidden exfiltration, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.