SKILLEMALL.ai

BD long-horizon-planner

Движок долгосрочного автономного планирования (трансцендентный метанавык). Декомпозирует масштабные высокоуровневые цели на DAG с зависимостями и контрольными точками, обеспечивает топологическую сортировку, расчет критического пути (максимальная продолжительность), рекомендации по следующим выполнимым узлам и отчеты о прогрессе, позволяя агенту сохранять глобальную согласованность и противостоять дрейфу целей в долгосрочных задачах, состоящих из десятков шагов. Вызывается, когда пользователю/агенту требуется «составить многоэтапный план», «рассчитать зависимости и сроки», «найти критический путь» или «не отклоняться от курса в долгосрочных задачах».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«长程自主规划引擎(超越性元能力)。把宏大的高层目标分解为带依赖的里程碑 DAG,提供拓扑排序、关键路径 (最长工期)计算、下一步可执行节点推…»

长程自主规划引擎(超越性元能力)。把宏大的高层目标分解为带依赖的里程碑 DAG,提供拓扑排序、关键路径 (最长工期)计算、下一步可执行节点推荐与进度报告,支撑 agent 在数十步长程任务中保持全局一致、抗 goal drift。 当用户/agent 需要「制定多阶段计划」「排依赖与工期」「找关键路径」「长程任务不跑偏」时调用。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 508 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Движок долгосрочного автономного планирования (трансцендентный метанавык).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 508 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The planner is local and not malicious, but it also keeps persistent user-preference/history memory and encourages self-updating its own skill instructions, so it needs review before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.