SKILLEMALL.ai

AD benchmarks

Тестирование производительности маршрутизации хранилища для памяти агента/наборов для тестирования: используйте при запуске оценок в стиле BEAM, тестов locomo, калибровочных зондов или любых тестов, которые создают базы данных запусков .db. Точно указывает, что куда помещается — базы данных запусков ВНЕ репозитория, скрипты и JSON результатов в репозитории. Теперь включает лестницу устойчивости запусков: как долго тесты выдерживают сбои провайдера. Загрузите перед созданием любого файла .db для теста или установкой пути вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Benchmark storage routing for agent memory/benchmark stacks: use when…»

Benchmark storage routing for agent memory/benchmark stacks: use when running BEAM-style evaluations, locomo benchmarks, calibration probes, or any benchmark that produces .db run databases. Tells you exactly what goes where — run databases OUTSIDE the repo, scripts and result JSONs in the repo. Now includes the run-resilience ladder: how long benchmark runs survive provider flaps. Load before creating any benchmark .db file or setting an output path.

ClawHub Agent Skills автор: minopop v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 425 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Тестирование производительности маршрутизации хранилища для памяти агента/наборов для тестирования: используйте при запуске оценок в стиле BEAM, тестов…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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: 0. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1425 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 455 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill gives transparent benchmark storage and retry guidance, with no hidden code or unrelated authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июл. 2026 г.