SKILLEMALL.ai

AA ax-development

Фреймворк разработки Agent Experience (AX). Применяйте при создании библиотек, CLI, API или любого программного обеспечения, которое будет использоваться AI-агентами — не только людьми. Охватывает: детерминированный дизайн, машиночитаемые контракты, быструю валидацию ошибок, компонуемые примитивы, совместное размещение документации. Используйте, когда: (1) начинаете новый проект/библиотеку, которую будут использовать агенты, (2) просматриваете код на предмет дружественности к агентам, (3) проектируете контракты вывода CLI, (4) структурируете обработку ошибок для машинного потребления, (5) пишете тесты на детерминированное поведение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Experience (AX) development framework. Apply when building libra…»

Agent Experience (AX) development framework. Apply when building libraries, CLIs, APIs, or any software that will be consumed by AI agents — not just humans. Covers: deterministic design, machine-readable contracts, fail-fast validation, composable primitives, documentation co-location. Use when: (1) starting a new project/lib that agents will use, (2) reviewing code for agent-friendliness, (3) designing CLI output contracts, (4) structuring error handling for machine consumption, (5) writing tests for deterministic behavior.

ClawHub Agent Skills автор: Erwan Lee Pesle v1.0.0 3 файла тело ≈ 1 245 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Фреймворк разработки Agent Experience (AX).

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 3. 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 81/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1245 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only development guidance skill with no executable behavior or sensitive access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.