B task-analyzer
Task Analyzer(认知理解 + 策略建模)- 深度理解用户任务、提取隐性需求、识别风险与信息缺口、生成适配任务的 AI 角色,并判断任务是否需要拆解。触发场景:(1) 用户需要分析复杂任务的深层含义;(2) 需要识别任务风险和信息缺口;(3) 需要为任务生成专门的 AI 角色;(4) 判断任务是否需要拆解为子任务。不是执行者,也不是调度者。
B
89/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессная зрелость 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (task-analyzer) не совпадает с папкой (smallkeyboy-task-analyzer)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 804 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.
Внешние проверки
ClawHub: clean
This is a text-only task analysis skill that structures reasoning and does not request system access, credentials, persistence, or execution authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.