SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD openclaw-plugin-edicts

Слой достоверных данных для ИИ-агентов — предоставляет проверенные факты в каждом запросе и инструменты для чтения/поиска для управления знаниями. Инструменты записи подключаются по желанию. Больше никаких выдуманных дат, имен или ограничений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ground truth layer for AI agents — provide verified facts in every pro…»

Ground truth layer for AI agents — provide verified facts in every prompt and expose read/search tools for edict management. Write tools are opt-in. No more hallucinated dates, names, or constraints.

ClawHub Agent Skills автор: mssteuer v1.0.6 MIT-0 23 файла тело ≈ 980 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Слой достоверных данных для ИИ-агентов — предоставляет проверенные факты в каждом запросе и инструменты для чтения/поиска для управления знаниями.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:115
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…cAz+ivBu…Lvw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:200
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…IxX/wd5n…MGF+pv6g…i2Z+Wnj9/KjGz…4Eg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:234
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…BQM/qZ3R+9TEU…es4+qu1b…BFA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:251
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-8mL/vh8q…uJP+ZcVY…AJW+m0Et…WzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:268
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NES+HiD4…TOe+/2rdn…PWn/r/aAw==",
    детектор

Просканировано файлов: 23. 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 980 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local facts tool for adding trusted information to agent prompts; the main risk is persistent prompt influence if users enable runtime writes.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.