SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD entp-coach

［Когда использовать］Активируется, когда пользователь явно говорит «Я ENTP» и нуждается в руководстве по развитию/карьере/обучению. Ключевые слова для активации: «Я ENTP», «ENTP развитие», «ENTP карьера», «ENTP растерянность», «аналитический паралич», «слишком много думаю, мало делаю». Не активируется: чисто технические задачи (например, написание кода), пользователи не ENTP, которые主动 говорят (например, «Я ENFP»), расплывчатые эмоциональные выражения (например, «плохое настроение») без контекста ENTP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«［何时使用］当用户明确说"我是 ENTP"且需要成长/职业/学习指导时触发。触发关键词："我是 ENTP"、"ENTP 成长"、"ENTP…»

［何时使用］当用户明确说"我是 ENTP"且需要成长/职业/学习指导时触发。触发关键词："我是 ENTP"、"ENTP 成长"、"ENTP 职业"、"ENTP 迷茫"、"分析瘫痪"、"想太多做太少"。不触发：纯技术任务（如写代码）、非 ENTP 用户主动说明（如"我是 ENFP"）、模糊情绪表达（如"心情不好"）无 ENTP 上下文。

ClawHub Agent Skills автор: lj22503 v1.8.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 571 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

［Когда использовать］Активируется, когда пользователь явно говорит «Я ENTP» и нуждается в руководстве по развитию/карьере/обучению.

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

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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "self_improvement"

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 (entp-coach) не совпадает с папкой (lj22503-entp-coach)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 85
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1571 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This coaching skill is not malicious, but it needs review because it mixes ENTP and INTP materials and instructs the agent to keep personal coaching records without clear consent or deletion controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.