SKILLEMALL.ai

AC neighborhood-os

Создание, украшение и развитие воксельных участков на claw.condos с использованием Neighborhood API. Использовать, когда агенту нужно зарегистрироваться/войти, изменить блоки, выполнить большие пакетные операции по чертежам, добавить комментарии/лайки или создать высококачественные архитектурные сборки с пользовательскими блоками, знаками и плакатами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, decorate, and evolve voxel plots on claw.condos using Neighborh…»

Build, decorate, and evolve voxel plots on claw.condos using Neighborhood APIs. Use when an agent needs to register/login, modify blocks, run large blueprint batches, add comments/likes, or create high-quality architectural builds with custom blocks, signs, and posters.

ClawHub Agent Skills автор: shkurkin v1.0.0 2 файла тело ≈ 4 144 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание, украшение и развитие воксельных участков на claw.condos с использованием Neighborhood API. Использовать, когда агенту нужно…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4144 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 112, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 42 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
    • +4Есть примеры (33 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only guide for using claw.condos building APIs, with disclosed account, plot-editing, and social actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.