SKILLEMALL.ai

BD kaiqiao

Калибратор поведения агента, который учит ИИ, «когда спрашивать, когда действовать, когда останавливаться, когда говорить». Ключевые слова: прозрение, диагностика поведения ИИ, проверка подсказок, правила поведения помощника, отчет о диагностике, калибровка поведения, спрашивать или действовать, авторизация молчания, периодические напоминания, проактивная блокировка

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent行为校准器,让AI学会"什么时候该问、该干、该拦、该说话"。 触发关键词:开窍、AI行为诊断、prompt检查、助手行为规范、诊断…»

Agent行为校准器,让AI学会"什么时候该问、该干、该拦、该说话"。 触发关键词:开窍、AI行为诊断、prompt检查、助手行为规范、诊断报告、行为校准、该问还是该干、授权闭嘴、定时提醒、主动拦截

ClawHub Agent Skills автор: leslietong2046-ship-it v2.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Калибратор поведения агента, который учит ИИ, «когда спрашивать, когда действовать, когда останавливаться, когда говорить».

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (kaiqiao) не совпадает с папкой (kaiqiao-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1656 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent and local, but it broadly trains the agent to act without confirmation and to store behavioral profile notes, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.