SKILLEMALL.ai

AC Learn

Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «записать, что мы узнали», «сохранить уроки», «захват знаний», «поразмыслить над тем, что произошло», «записать опыт», «что мы узнали», «извлеченные уроки», «ретроспектива», «записать этот план», «что мы делали», «сохранить журнал плана» или после завершения задачи, связанной с методом проб и ошибок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "record what we learne…»

This skill should be used when the user asks to "record what we learned", "save lessons", "knowledge capture", "reflect on what happened", "write down experience", "what did we learn", "lessons learned", "retrospective", "log this plan", "what were we doing", "save plan log", or after completing a task that involved trial and error.

ClawHub Agent Skills автор: Futurize Rush v0.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 893 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «записать, что мы узнали», «сохранить уроки», «захват знаний», «поразмыслить над тем, что…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Learn) не совпадает с папкой (learn-reflect)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1893 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 334 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This instruction-only learning skill is coherent, but it can automatically create persistent notes about user work without enough consent, scoping, or redaction guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.