SKILLEMALL.ai

AB assumption-bounty

Выявите все скрытые предположения в плане или документе и оцените каждое: сколько будет стоить, если оно окажется неверным, и сколько будет стоить его проверка. Используйте перед тем, как соглашаться на что-либо, автор чего говорит «очевидно» или чья электронная таблица содержит жестко закодированные ячейки: охота за наградой сделает невидимые основополагающие убеждения явными и подскажет, какие три стоит проверить на этой неделе. Создает реестр предположений (с оценкой и ранжированием), самое дешевое тестирование для каждого опасного, а также честное заявление об уверенности в документе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract every hidden assumption from a plan or document and put a pric…»

Extract every hidden assumption from a plan or document and put a price on each one — what it costs if wrong, what it costs to test. Use before committing to anything whose author says 'obviously' or whose spreadsheet has hardcoded cells: the bounty hunt makes the invisible load-bearing beliefs explicit and tells you which three to test this week. Produces the assumption ledger (priced and ranked), the cheapest test for each dangerous one, and the document's honest confidence statement.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 849 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Выявите все скрытые предположения в плане или документе и оцените каждое: сколько будет стоить, если оно окажется неверным, и сколько будет стоить его проверка.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 849 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed document-analysis workflow that helps identify hidden assumptions and does not request unusual access or authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.