SKILLEMALL.ai

AB dreamlover-skill

Всегда сначала запускайте вводные данные перед созданием или обновлением упрощенных навыков агентов для аниме и игровых виртуальных персонажей. Используйте, когда задача требует разделения канонических примеров, персоны и стиля, написания одного канонического источника, установки обертки Codex и, при необходимости, экспорта обертки OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Always run intake first before creating or updating distilled agent sk…»

Always run intake first before creating or updating distilled agent skills for anime and game virtual characters. Use when the task requires separating canon, persona, and style examples, writing one canonical source, installing a Codex wrapper, and optionally exporting an OpenClaw wrapper.

ClawHub Agent Skills автор: tobemorelucky v0.1.0 MIT-0 43 файла тело ≈ 2 168 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Всегда сначала запускайте вводные данные перед созданием или обновлением упрощенных навыков агентов для аниме и игровых виртуальных персонажей.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураРазработкаИИ и агентытип 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
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 43. 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 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 13
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 113
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2168 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -32 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 113 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local character-skill generator with conditional local memory, but users should understand that generated roleplay skills can retain chat-derived memories in a workspace database.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.