SKILLEMALL.ai

AB accountability

Отслеживает последующие действия для каждого действия с будущим результатом — развертывания, cron-задачи, исправления, конфигурации. Поддерживает централизованный файл FOLLOWUPS.md со структурированными элементами, эскалирует сбои и автоматически архивирует решенные элементы. Используйте этот навык всякий раз, когда развертываете код, создаете cron-задачи, применяете исправления, изменяете инфраструктуру или выполняете любое действие, где требуется проверка "это должно работать". Также срабатывает при обзорах последующих действий и аудитах подотчетности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tracks follow-ups for every action with a future outcome — deploys, cr…»

Tracks follow-ups for every action with a future outcome — deploys, crons, fixes, configs. Maintains a centralized FOLLOWUPS.md with structured items, escalates failures, and auto-archives resolved items. Use this skill whenever deploying code, creating crons, applying fixes, changing infrastructure, or any action where "it should work" needs verification. Also triggers on follow-up reviews and accountability audits.

ClawHub Agent Skills автор: Guilherme Favaron v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 892 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживает последующие действия для каждого действия с будущим результатом — развертывания, cron-задачи, исправления, конфигурации.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2892 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate operations follow-up tracker, but it gives agents broad authority to maintain persistent tracking files and run stored check commands without clear approval boundaries.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.