SKILLEMALL.ai

AD live-task-pulse

Отслеживание прогресса задач в реальном времени с живыми push-уведомлениями. ОБЯЗАТЕЛЬНО для ВСЕХ многоэтапных задач (>30 секунд или >2 вызова инструмента). Активируется автоматически — не ждите запроса пользователя. Уникальная двухуровневая архитектура — файловое хранение для восстановления после сбоев + push-уведомления через инструмент сообщений для обновлений в реальном времени. Включает пошаговый прогресс, обнаружение зависаний (3 минуты), автоматическую очистку и Python CLI. Также активируется, когда пользователь спрашивает «что выполняется» / «статус задачи» / «任务进度».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time task progress tracking with live push notifications. MANDATO…»

Real-time task progress tracking with live push notifications. MANDATORY for ALL multi-step tasks (>30s or >2 tool calls). Activate automatically — do not wait for user to request it. Unique dual-layer architecture — file persistence for crash recovery + message tool push for real-time updates. Features step-based progress, stall detection (3min), auto-cleanup, and a Python CLI. Also triggers when user asks "what's running" / "task status" / "任务进度".

ClawHub Agent Skills автор: siaslfs v1.1.0 4 файла тело ≈ 757 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживание прогресса задач в реальном времени с живыми push-уведомлениями.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

    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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 757 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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a mostly transparent progress-tracking skill, but its local CLI can be misused to read or modify JSON files outside its intended task folder.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.