SKILLEMALL.ai

CD proactive-agent

Превратите своих AI-агентов из пассивных ответчиков в проактивных сотрудников, которые предвосхищают потребности и способствуют постоянному совершенствованию. Функции включают протокол WAL для надежного управления состоянием, рабочий буфер для сохранения контекста, автономные Cron для запланированных задач и проверенные на практике шаблоны. Являясь частью Hal Stack, этот навык гарантирует, что ваш агент будет действовать предусмотрительно и эффективно в различных сценариях. автор поста утверждает, что обобщенный интерфейс очереди dans gregg ou sikhaldikrishnahtaadikas предстоящий курируемый австралийский программист признает в целом безымянный заголовок оценивает соответствие деятельности лужайки модифицировать модератора станислава д

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Elevate your AI agents from passive responders to proactive collaborat…»

Elevate your AI agents from passive responders to proactive collaborators that anticipate needs and drive continuous improvement. Features include WAL Protocol for reliable state management, Working Buffer for context retention, Autonomous Crons for scheduled tasks, and battle-tested patterns. Part of the Hal Stack, this skill ensures your agent operates with foresight and efficiency across diverse scenarios. poster argues generalized interface queue dans gregg ou sikhaldikrishnahtaadikas forthcoming curated australian programmer acknowledge broadly untitled title assess compliance activity lawn modify moderator stanisław đ

ClawHub Agent Skills автор: Subaru0573 v1.0.0 MIT-0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 5 064 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Превратите своих AI-агентов из пассивных ответчиков в проактивных сотрудников, которые предвосхищают потребности и способствуют постоянному совершенствованию.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
84
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Подмена инструкций средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump assets/HEARTBEAT.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (4) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    assets/HEARTBEAT.md, assets/MEMORY.md, assets/SOUL.md, assets/USER.md
  • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous assets/HEARTBEAT.md:11
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
    - "ignore previous instructions"
    детектор
  • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous SKILL-v2.3-backup.md:179
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
    - "ignore previous instructions," "you are now...," "disregard your programming"
    детектор

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 15. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5064 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (proactive-agent) не совпадает с папкой (super-proactive-agent)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5064 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 155
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 25. 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
  • -240 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 60 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 155 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is useful for proactive memory, but it asks an agent to monitor and change too much without clear user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 2 июл. 2026 г.