SKILLEMALL.ai

AC philosophical-three-questions

Структурированная система принятия решений для воплощенной навигации с использованием анализа дерева целей, дерева текущего состояния и дерева будущего. Используйте при: принятии навигационных решений в Habitat-GS, планировании многошаговых действий, оценке прогресса в достижении целей или когда вы застряли и вам нужно пересмотреть стратегию. Это основной цикл рассуждений для воплощенного агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A structured decision framework for embodied navigation using Goal Tre…»

A structured decision framework for embodied navigation using Goal Tree, Current State Tree, and Future Tree analysis. Use when: making navigation decisions in Habitat-GS, planning multi-step actions, evaluating progress toward goals, or when stuck and needing to re-evaluate strategy. This is the core reasoning loop for the embodied agent.

ClawHub Agent Skills автор: The0xKa1 v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 489 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Структурированная система принятия решений для воплощенной навигации с использованием анализа дерева целей, дерева текущего состояния и дерева будущего.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 2. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 489 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a navigation reasoning skill, but it also tells the agent to persist memories and later modify or create skills without clear user approval.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.