SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF brain-map-visualizer

Визуализируйте, как внимание перемещается по проектам вашего агента. 13 именованных категорий внимания. Ребра, готовые к импульсу (недавнее количество/общее количество). Кодирование направленного потока. Отсортировано по оценке совместного доступа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Visualize how attention moves across your agent's projects. 13 named a…»

Visualize how attention moves across your agent's projects. 13 named attention categories. Momentum-ready edges (recentCount/lifetimeCount). Directional flow encoding. Sorted by co-access score.

ClawHub Agent Skills автор: High Noon Office v3.3.6 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 315 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Визуализируйте, как внимание перемещается по проектам вашего агента.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build-brain-map-projects.js

ПроцедураИнфраструктураИИ 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build-brain-map-projects.js
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/build-brain-map-projects.js
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build-brain-map-projects.js
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/build-brain-map-projects.js
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4315 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 21, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mostly a local journal-visualization skill, but it needs review because its parser can process and overwrite local journal-derived data during import and the API/auth/output instructions are inconsistent.
LLM: suspicious (high) · 25 авг. 2026 г.