SKILLEMALL.ai

AC manifesto-hci

Реализация паттерна HCI «Явное состояние и непрерывный консенсус» (v3.0). Борьба с информационной энтропией, предотвращение смещения намерений и поддержание общего источника истины (Манифеста) в долгосрочных взаимодействиях с использованием архитектуры Tri-Track и управления состоянием на основе Git. Используйте при запуске или управлении проектом (кодирование, творческое письмо, сложное планирование), который требует высокой надежности и выполнения без отклонений. Срабатывает на фразы вроде «start project», «manage state», «explicit consensus», «manifesto», «/manifesto start» или когда предоставлен `project_id`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement "Explicit State & Continuous Consensus" HCI pattern (v3.0).…»

Implement "Explicit State & Continuous Consensus" HCI pattern (v3.0). Combat information entropy, prevent intent drift, and maintain a shared source of truth (Manifesto) across long-term interactions using Tri-Track Architecture and Git-backed state management. Use when starting or managing a project (coding, creative writing, complex planning) that requires high reliability and zero-drift execution. Triggers on phrases like "start project", "manage state", "explicit consensus", "manifesto", "/manifesto start", or when a `project_id` is provided.

ClawHub Agent Skills автор: LeoZhoski v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 696 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Реализация паттерна HCI «Явное состояние и непрерывный консенсус» (v3.0). Борьба с информационной энтропией, предотвращение смещения намерений и поддержание…

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

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 696 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 5)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is built for local project memory, but it automatically stores full conversations and creates Git history with limited user control.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.