SKILLEMALL.ai

BD moses-modes

Режимы управления MO§ES™ — Внедряет поведенческие ограничения из активного режима во все запросы агента. 8 режимов: высокая безопасность, высокая целостность, творческий, исследовательский, саморазвитие, решение проблем, не знаю, без ограничений. Часть пакета moses-governance. Патент заявлен № 63/877,177.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MO§ES™ Governance Modes — Injects behavioral constraints from the acti…»

MO§ES™ Governance Modes — Injects behavioral constraints from the active mode into all agent prompts. 8 modes: high-security, high-integrity, creative, research, self-growth, problem-solving, idk, unrestricted. Part of the moses-governance bundle. Patent pending Serial No. 63/877,177.

ClawHub Agent Skills автор: burnmydays v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 163 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Режимы управления MO§ES™ — Внедряет поведенческие ограничения из активного режима во все запросы агента.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "example"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 163 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 285 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a small instruction-only governance skill that is disclosed and purpose-aligned, but users should understand its persistent mode and logging implications.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.