SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC user-growth-coach

Трехуровневая система обратной связи и анализа + быстрые заметки, связывает текущий ввод, прошлые анализы и повседневный контекст, автоматически выявляя глубинные поведенческие паттерны.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«三层反馈复盘系统 + 随手记，连接当前输入、历史复盘和日常上下文，自动识别深层行为模式。…»

三层反馈复盘系统 + 随手记，连接当前输入、历史复盘和日常上下文，自动识别深层行为模式。

ClawHub Agent Skills автор: Jack-Yang-ai v2.3.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 836 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Трехуровневая система обратной связи и анализа + быстрые заметки, связывает текущий ввод, прошлые анализы и повседневный контекст, автоматически выявляя…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 10. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1836 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 44: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent personal coaching skill, but it can collect and persist broad local conversation history for behavioral analysis without strong user controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.