SKILLEMALL.ai
EN Войти

CD Autonomous Agent CEO Architecture using github and IM by Emergence

Многоагентная архитектура, в которой ИИ-агент выступает в роли CEO по операциям роста. Читает стратегические намерения, делегирует задачи специализированным субагентам и выдает производственный результат, координируемый через GitHub Issues. Работает 24/7 на сервере через любую автономную агентскую платформу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent architecture where an AI agent operates as the CEO of grow…»

Multi-agent architecture where an AI agent operates as the CEO of growth operations. Reads strategic intent, delegates to specialized sub-agents, and delivers production output coordinated through GitHub Issues. Runs 24/7 on a server via any autonomous agent framework.

ClawHub Agent Skills автор: emergencescience v1.0.0 MIT-0 18 файлов · 1 скрипт тело ≈ 836 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Многоагентная архитектура, в которой ИИ-агент выступает в роли CEO по операциям роста.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентытип 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
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
48
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump HEARTBEAT.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (3) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    HEARTBEAT.md, MEMORY.md, SOUL.md
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/quickstart.md:23
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/two-tier-setup.md:50
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention docs/two-tier-setup.md:63
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention HEARTBEAT.md:27
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:22
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:59
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-long name длиннее 64 символов
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Autonomous Agent CEO Architecture using github and IM by Emergence) не совпадает с папкой (emergence-agent-ceo)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 836 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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent autonomous GitHub agent setup, but it needs Review because it runs continuously with credentials and can modify repository state without well-defined safety gates.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.