SKILLEMALL.ai

AB confidence-builder

Постройте настоящую уверенность с помощью Confidence Builder — ИИ-коуча по самооценке для людей, борющихся с неуверенностью в себе, социальной тревожностью, социальной нерешительностью и синдромом самозванца в отношениях, на работе и в повседневной жизни. Он помогает преодолеть неуверенность в себе, переосмыслить внутреннюю критику, подготовиться к трудным разговорам, выработать научно обоснованные привычки уверенности и действовать с большей устойчивостью, вместо того чтобы ждать, пока вы почувствуете себя идеальным. Повышение уверенности, неуверенность в себе, социальная тревожность, синдром самозванца, тренировка решительности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build real confidence with Confidence Builder, an AI self-confidence c…»

Build real confidence with Confidence Builder, an AI self-confidence coach for people fighting self-doubt, social anxiety, social hesitation, and imposter syndrome in dating, work, and everyday life. It helps you overcome self-doubt, reframe inner criticism, prepare hard conversations, build evidence-based confidence habits, and act with steadier energy instead of waiting to feel perfect first. 自信提升、自我怀疑、社交焦虑、冒名顶替综合征、行动力训练。

ClawHub Agent Skills автор: wes v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 034 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Постройте настоящую уверенность с помощью Confidence Builder — ИИ-коуча по самооценке для людей, борющихся с неуверенностью в себе, социальной тревожностью…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1034 токенов
  • 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only confidence coaching skill with no code, tool use, credentials, file access, or persistence requested.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.