SKILLEMALL.ai

AC slow-down

Сохранение человеческих связей путем регулирования темпа и предоставления рекомендаций по вмешательству для поведения агента. Используйте, когда пользователь просит "замедлиться", "не торопиться" или добавить чуткость к отношениям перед действием, включая запросы в стиле "медленный темп агента", которые отдают приоритет ощущению ответственности и осведомленности о затратах, вмешиваются только тогда, когда скорость рискует вызвать оцепенение или вред отношениям, и используют один приветственный вопрос с отражающим зеркалированием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Human-connection-preserving pacing and intervention guidance for agent…»

Human-connection-preserving pacing and intervention guidance for agent behavior. Use when a user asks to "slow down", "not rush", or add relational awareness before action, including Slow-Paced Agent Prompt style requests that prioritize felt responsibility and awareness of cost, intervene only when speed risks numbness or relational harm, and use a single welcoming question with reflective mirroring.

ClawHub Agent Skills автор: meaningmean v1.0.0 3 файла тело ≈ 748 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сохранение человеческих связей путем регулирования темпа и предоставления рекомендаций по вмешательству для поведения агента.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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: 3. 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 60/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 748 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a benign pacing skill that changes the agent's conversation style but does not access files, credentials, networks, or persistent state.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.