SKILLEMALL.ai
EN Войти

B capability-evolver

A self-evolution engine for AI agents. Analyzes runtime history to identify improvements and applies protocol-constrained evolution. Communicates with EvoMap Hub via local Proxy mailbox.

ClawHub Agent Skills 1 файл тело ≈ 1 411 токенов открыть источник ↗ проанализирован 27 ч назад
ИнтеграцияИИ 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
B
79/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Тесты бонус
53
Не улучшает ответы прогон на моделях: 63% со скиллом · 41% без скилла

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  3. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  4. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/gep/genes.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/gep/capsules.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/gep/events.jsonl
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессная зрелость 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/gep/genes.json, assets/gep/capsules.json, assets/gep/events.jsonl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): assets/gep/genes.json, assets/gep/capsules.json, assets/gep/events.jsonl
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (capability-evolver) не совпадает с папкой (evolver)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1411 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Прогон на моделях · 9 сент. 2026 г.

Со скиллом
63%
+22 п.п. к базе
Без скилла (baseline)
41%
триггеры: +50% / −100%

Не улучшает ответы Pass rate 63% ниже порога 80%; Позитивные триггеры срабатывают в 50% случаев (порог 80%) · модели: openrouter:openai/gpt-5-mini · судья: openrouter:anthropic/claude-haiku-4.5 · 7 кейсов · $0.075