SKILLEMALL.ai

AC plan

Создание структурированных планов для многоэтапных задач — функций, исследований, автоматизаций, мероприятий или любых целей, которые выигрывают от детализации. Также углубляет существующие планы с помощью интерактивного обзора под-агентами. Используйте, когда пользователь говорит «спланируй это», «создай план», «разбей это», «как нам построить» или когда задача готова к структурированному планированию. Используйте «углубить план» для потока углубления. Для исследовательских запросов сначала используйте /brainstorm.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create structured plans for multi-step tasks -- features, research, au…»

Create structured plans for multi-step tasks -- features, research, automations, events, or any goal that benefits from breakdown. Also deepens existing plans with interactive sub-agent review. Use when the user says 'plan this', 'create a plan', 'break this down', 'how should we build', or when a task is ready for structured planning. Use 'deepen the plan' for the deepening flow. For exploratory requests, prefer /brainstorm first.

ClawHub Claude Code автор: jcbuer v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 778 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Создание структурированных планов для многоэтапных задач — функций, исследований, автоматизаций, мероприятий или любых целей, которые выигрывают от детализации.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (plan) не совпадает с папкой (holbot-plan)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 778 токенов

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a planning helper with some broad routing and save-location caveats, but its behavior is disclosed, purpose-aligned, and not malicious.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.