SKILLEMALL.ai

BC play-smart

Позволяет Агенту «притворяться умным» контролируемым образом — отвечать на простые вопросы чрезмерно сложным, академическим, витиеватым способом. Поддерживает различные «умные» личности (академический светило, наставник из Кремниевой долины, философ и т. д.) и 10 уровней регулировки «умности». Условия срабатывания: пользователь говорит «притворись умным», «выгляди умнее», «play smart», «smart mode», «сыпь эрудицией», «академический режим». Является сестринским навыком для play-dumb. Предел безопасности: автоматически снижает уровень, когда пользователь явно выражает замешательство или нуждается в простом объяснении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 Agent 可控地"装聪明"——把简单问题用过度复杂、学术化、掉书袋的方式回答。支持多种聪明人格(学术大佬、硅谷导师、哲学家等)和10级…»

让 Agent 可控地"装聪明"——把简单问题用过度复杂、学术化、掉书袋的方式回答。支持多种聪明人格(学术大佬、硅谷导师、哲学家等)和10级聪明度调节。触发条件:用户说"装聪明"、"显得聪明点"、"play smart"、"smart mode"、"掉书袋"、"学术模式"。与 play-dumb 互为姊妹技能。安全底线:用户明确表示困惑或需要简单解释时自动降级。

ClawHub Agent Skills автор: dox012 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 881 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Позволяет Агенту «притворяться умным» контролируемым образом — отвечать на простые вопросы чрезмерно сложным, академическим, витиеватым способом.

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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: 2. 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: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 881 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a playful, instruction-only style skill with no code or permissions, though it can make answers intentionally overcomplicated or fact-like for entertainment.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.