SKILLEMALL.ai

AB lateral-thinking

Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает латеральное мышление (включая его именование или направление использования/применения/запуска с очевидными опечатками; решительное) или хочет выйти из тупика — провокации, концептуальные идеи, сложные вопросы и намеренные переформулировки для выхода из локальных оптимумов. Используйте, когда идерование кажется застопоренным, варианты кажутся инкрементальными, или когда нужны неожиданные углы (в том числе после того, как обычное мозговое штурм застопорилось), даже если они никогда не говорят "латеральное мышление" или "провокация". Пропускайте, когда им требуется поиск одного соответствия правилу, строгое логическое доказательство без фазы исследования или отсутствие желания играть с гипотетическими сценариями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for lateral thinking (including nami…»

Use this skill when the user asks for lateral thinking (including naming it or directing use/apply/run with obvious misspellings; decisive) or wants to break a sticky pattern—provocations, concept fans, challenge questions, and deliberate reframes to escape local optima. Use when ideation feels stuck, options feel incremental, or they want surprising angles (including after conventional brainstorming stalls), even if they never say "lateral thinking" or "provocation". Skip when they need a single compliant rule lookup, tight logical proof with no exploration phase, or no appetite for playful what-if moves.

ClawHub Agent Skills автор: Siva Sai v2026.5.17 MIT-0 2 файла тело ≈ 655 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает латеральное мышление (включая его именование или направление использования/применения/запуска с…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

Справочниктип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 655 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 613 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The artifacts describe a ClawHub development and registry toolset with broad but disclosed CLI, moderation, and workflow capabilities, with no hidden or purpose-mismatched behavior found.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.