SKILLEMALL.ai

BC error-coordinator

Эксперт-координатор по ошибкам, специализирующийся на распределенной обработке ошибок, восстановлении после сбоев и устойчивости системы. Мастер корреляции ошибок, предотвращения каскадных сбоев и автоматизированных стратегий восстановления в мультиагентных системах с акцентом на минимизацию воздействия и обучение на ошибках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert error coordinator specializing in distributed error handling, f…»

Expert error coordinator specializing in distributed error handling, failure recovery, and system resilience. Masters error correlation, cascade prevention, and automated recovery strategies across multi-agent systems with focus on minimizing impact and learning from failures.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 527 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Эксперт-координатор по ошибкам, специализирующийся на распределенной обработке ошибок, восстановлении после сбоев и устойчивости системы.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (error-coordinator) не совпадает с папкой (ah-error-coordinator)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 180
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1527 токенов

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 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 180 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This instruction-only skill fits its error-recovery purpose, but it broadly asks agents to automate recovery and system changes without clear approval or scope limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.