SKILLEMALL.ai

BC unified-world-model

Кросс-модальная унифицированная мировая модель: объединяет четыре модальности наблюдения — текст/код/видение/состояние инструмента — в единое скрытое пространство (общая обоснованная информация о состоянии), на основе которого выполняется кросс-модальная проверка согласованности, переход состояний, прямое моделирование и контрфактические рассуждения. В отличие от чисто текстовых генеративных мировых моделей, эта модель обоснована (имеет якорь, может быть опровергнута): противоречия между кросс-модальными фактами явно отмечаются, а не сглаживаются. Это фундаментальная мета-способность, необходимая для того, чтобы большие языковые модели могли надежно превосходить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨模态统一世界模型:把 text/code/vision/tool_state 四种模态观察融一潜空间(共享 grounded 状态), 在…»

跨模态统一世界模型:把 text/code/vision/tool_state 四种模态观察融一潜空间(共享 grounded 状态), 在其上做跨模态一致性校验、状态转移、前向仿真、反事实推演。与纯文本生成式世界模型不同, 本模型 grounded(有锚定、可证伪):跨模态事实矛盾被显式标记而非平滑掉。这是一线大模型 仍薄弱、而"可靠地超越"所必需的底层元能力。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 313 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Кросс-модальная унифицированная мировая модель: объединяет четыре модальности наблюдения — текст/код/видение/состояние инструмента — в единое скрытое…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 313 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The core world-model code is harmless, but the skill also includes cross-session learning that persistently records usage and preferences without clear limits or controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.