SKILLEMALL.ai

AC skill-auto-use

Автоматически используйте установленные навыки без запроса. Поддерживайте таблицу триггеров, которая сопоставляет контексты с навыками, и обеспечьте немедленное добавление каждого нового установленного навыка в таблицу. Используйте, когда: (1) начинаете новый сеанс (загрузите таблицу триггеров), (2) устанавливаете новый навык (добавьте его в таблицу), (3) сталкиваетесь с контекстом, соответствующим триггеру (используйте навык), (4) аудируете охват навыков (проверьте наличие навыков без триггеров).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically use installed skills without being asked. Maintain a tri…»

Automatically use installed skills without being asked. Maintain a trigger table that maps contexts to skills, and enforce that every newly installed skill gets added to the table immediately. Use when: (1) starting a new session (load the trigger table), (2) installing a new skill (add it to the table), (3) encountering a context that matches a trigger (use the skill), (4) auditing skill coverage (check for skills without triggers).

ClawHub Agent Skills автор: kapslap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 875 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматически используйте установленные навыки без запроса.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 875 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is transparent, but it would persistently make the agent auto-run other skills without asking, including potentially sensitive ones.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.