SKILLEMALL.ai

BD Prompt

Комплексный навык ИИ-агента для написания промптов, которые стабильно дают отличные результаты от моделей ИИ. Обучает принципам эффективного составления промптов, помогает писать промпты для любой задачи, создает личную библиотеку работающих промптов, диагностирует причины, по которым промпт не дает желаемого результата, и поддерживает практику составления промптов в актуальном состоянии по мере развития моделей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive AI agent skill for writing prompts that get consistent…»

A comprehensive AI agent skill for writing prompts that get consistently excellent results from AI models. Teaches the principles behind effective prompting, helps you write prompts for any task, builds a personal library of prompts that work, diagnoses why a prompt is not producing what you want, and keeps your prompting practice current as models evolve.

ClawHub Agent Skills автор: EthAgent v1.0.0 2 файла тело ≈ 1 462 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Комплексный навык ИИ-агента для написания промптов, которые стабильно дают отличные результаты от моделей ИИ.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1462 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only prompt-writing guide with no code execution, credential access, or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.