SKILLEMALL.ai

AF skill-taxonomy-router-pro

Направляйте задачи пользователя к наиболее релевантным навыкам, используя многоуровневую таксономию, модель рисков и стратегию минимальной необходимой загрузки. Используйте при принятии решения о том, какой навык загрузить, когда применимо несколько навыков, когда новые загруженные навыки нуждаются в классификации, при оценке того, может ли навык представлять угрозу для системы, или при поддержании постоянной политики маршрутизации задач к навыкам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Route user tasks to the most relevant skills using a layered taxonomy,…»

Route user tasks to the most relevant skills using a layered taxonomy, risk model, and minimum-necessary-loading strategy. Use when deciding which skill to load, when multiple skills could apply, when new downloaded skills need classification, when evaluating whether a skill may threaten the system, or when maintaining a persistent task-to-skill routing policy.

ClawHub Agent Skills автор: Stairer v1.1.0 MIT-0 26 файлов тело ≈ 3 922 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Направляйте задачи пользователя к наиболее релевантным навыкам, используя многоуровневую таксономию, модель рисков и стратегию минимальной необходимой загрузки.

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/routing-decisions.jsonl

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/routing-decisions.jsonl
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/routing-decisions.jsonl

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/routing-decisions.jsonl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/routing-decisions.jsonl
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 214
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3922 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 214 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
  • +3Все 13 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed skill-routing and skill-management helper; it keeps local routing records and can download skills into an inbox, but the artifacts do not show hidden theft, deception, or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.