SKILLEMALL.ai

AC long-run-harness

Используйте при создании многоагентной системы Planner→Generator→Evaluator или долгосрочного оркестратора. Триггеры: "build a harness", "multi-agent pipeline", "agent loop", "automate app building with agents", "GAN-style agent system", "sprint-based agent workflow", "I want agents to plan, build, and evaluate automatically". НЕ для: запросов к Codex на создание приложения напрямую, однофайловых правок, вопросов по чистому использованию API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when building a Planner→Generator→Evaluator multi-agent harness or…»

Use when building a Planner→Generator→Evaluator multi-agent harness or long-running orchestrator. Triggers: "build a harness", "multi-agent pipeline", "agent loop", "automate app building with agents", "GAN-style agent system", "sprint-based agent workflow", "I want agents to plan, build, and evaluate automatically". NOT for: asking Codex to build an app directly, single-file edits, pure API usage questions.

ClawHub Agent Skills автор: 小白 v1.1.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 3 476 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при создании многоагентной системы Planner→Generator→Evaluator или долгосрочного оркестратора.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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: 14. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3476 токенов
    • 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed developer skill for creating an automated app-building harness; it has powerful expected behavior, but I found no hidden exfiltration, destructive payload, or deceptive install mechanism.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.