SKILLEMALL.ai

AB sprint-contract

Рабочий процесс разработки с несколькими агентами с использованием Sprint Contracts и независимой оценки QA. Используйте при создании функций, исправлении сложных ошибок или любой задаче, которая включает создание субагентов для выполнения работы. Реализует шаблон Planner-Generator-Evaluator (вдохновленный дизайном GAN-стиля Anthropic) для обеспечения качества за счет явных критериев завершения и независимого тестирования. Активируется при задачах разработки, создании функций, исправлении ошибок, проверке кода или при создании кодирующих агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent development workflow with Sprint Contracts and independent…»

Multi-agent development workflow with Sprint Contracts and independent QA evaluation. Use when building features, fixing complex bugs, or any task that involves spawning sub-agents to do work. Implements the Planner-Generator-Evaluator pattern (inspired by Anthropic's GAN-style harness design) to ensure quality through explicit completion criteria and independent testing. Triggers on development tasks, feature builds, bug fixes, code reviews, or when spawning coding agents.

ClawHub Agent Skills автор: Mrpixelraf v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 997 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Рабочий процесс разработки с несколькими агентами с использованием Sprint Contracts и независимой оценки QA.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыРазработкаОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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: 3. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 997 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 478 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed instruction-only development workflow for using sub-agents and local handoff files, with no evidence of hidden code, credential access, or data exfiltration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.