SKILLEMALL.ai

AC argument-selfloop

Самопроверка аргументации: ведение журнала аргументов и отчета о согласованности предпосылок для подготовленных разделов. **Триггер**: самопроверка аргументации, цепочка аргументов, согласованность предпосылок, самопроверка раздела, контракт абзаца, 论证自循环, 论证链路, 前提一致性, 段落论证动作. **Используйте, когда**: вы находитесь в C5 (PROSE разрешен), существуют файлы `sections/*.md`, и вы хотите предотвратить «гладкое, но пустое» письмо, обеспечивая соблюдение шагов аргументации и гигиены предпосылок перед слиянием. **Пропустить, если**: вы находитесь до C2 (PROSE запрещен) или пакеты доказательств являются каркасными/тонкими (направляйте вверх к `evidence-selfloop` сначала). **Сеть**: нет. **Ограничение**: не выдумывайте факты; не добавляйте/удаляйте/перемещайте ключи цитирования; не перемещайте цитаты между подразделами; журнал аргументов является промежуточным артефактом и никогда не должен вставляться в документ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Argument self-loop: maintain an argument ledger + premise consistency…»

Argument self-loop: maintain an argument ledger + premise consistency report for drafted sections. **Trigger**: argument self-loop, argument chain, premise consistency, section self-check, paragraph contract, 论证自循环, 论证链路, 前提一致性, 段落论证动作. **Use when**: you are in C5 (PROSE allowed), `sections/*.md` exist, and you want to prevent “smooth but hollow” writing by enforcing argument moves + premise hygiene before merge. **Skip if**: you are pre-C2 (NO PROSE), or evidence packs are scaffolded/thin (route upstream to `evidence-selfloop` first). **Network**: none. **Guardrail**: do not invent facts; do not add/remove/move citation keys; do not move citations across subsections; the argument ledger is an intermediate artifact and must never be inserted into the paper.

ClawHub Agent Skills автор: WILLOSCAR v1.0.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 975 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Самопроверка аргументации: ведение журнала аргументов и отчета о согласованности предпосылок для подготовленных разделов.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИсследованияИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
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: 19. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 85
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1975 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 767 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s main script is a local writing checker, but the package also bundles broad workflow pipelines and runner code that are much wider than the advertised argument self-loop purpose.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.