SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF Skill Distiller

Вмещает больше навыков в ваше контекстное окно — сжимайте без потери важного.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fit more skills in your context window — compress without losing what…»

Fit more skills in your context window — compress without losing what matters.

ClawHub Agent Skills автор: Lee Brown v0.2.1 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 754 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Вмещает больше навыков в ваше контекстное окно — сжимайте без потери важного.

Как процесс F 21/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: compressed/, oneliner/

ПроцедураИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
21/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: compressed/, oneliner/
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: compressed/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: oneliner/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 21/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: compressed/, oneliner/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): compressed/, oneliner/
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Skill Distiller) не совпадает с папкой (neon-skill-distiller)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 754 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 78: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a legitimate skill-compression helper, with narrow local logging and provider-selection behavior that users should understand before use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.