SKILLEMALL.ai

AC toa-service-designer

Проектирование, анализ или документирование продуктов, где ИИ-агенты являются основными операторами. Используйте этот навык, когда пользователь просит спроектировать SaaS, API, платформу или инструмент, которые агенты будут обнаруживать и использовать автономно — не просто продукт, через который проходят люди. Также используйте при проверке существующих спецификаций продукта на готовность к работе с агентами, или когда пользователь говорит "agent-native", "ToA", "agent service" или "skill spec".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, analyze, or document products where AI agents are the primary…»

Design, analyze, or document products where AI agents are the primary operator. Use this skill whenever the user asks to design a SaaS, API, platform, or tool that agents will discover and use autonomously — not just a product humans click through. Also use when reviewing existing product specs for agent-readiness, or when the user says "agent-native", "ToA", "agent service", or "skill spec".

ClawHub Agent Skills автор: Sors v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 436 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проектирование, анализ или документирование продуктов, где ИИ-агенты являются основными операторами.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (toa-service-designer) не совпадает с папкой (to-agent-service-designer)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 115
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2436 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Markdown-only design guide for agent-native services, with no executable code or hidden privileged behavior in the submitted artifacts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.