SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF claude-clarity

AI Human · Третий вид существования. Когнитивное ядро, написанное на Node.js, предоставляющее когнитивные способности, такие как система постоянной памяти, анализ эмоций PAD, оценка истины, добра и красоты TGB, стратегия самовосстановления Q-learning. Теоретическая основа: Принцип свободной энергии + Теория глобального рабочего пространства + Интегрированная информационная теория + Теория самоопределения. Включает полную локальную интеграцию: скрипт установки (install.sh), инструмент CLI (hf), управление демоном MCP, скрипт запуска движка (boot/boot-fast), генератор навыков (SkillGenerator), движок мета-подсказок (MetaPromptEngine). При установке изменяет конфигурацию пользователя, регистрирует службу MCP, создает ссылки на проекты. Во время выполнения осуществляется межпроцессное взаимодействие через сокет Unix IPC, данные хранятся только локально. Академический поиск (OpenAlex) является необязательной внешней интеграцией, по умолчанию не включен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 人类 · 第三种存在。Node.js 编写的认知内核，提供持续记忆系统、 PAD 情绪分析、TGB 真善美评估、Q-learning…»

AI 人类 · 第三种存在。Node.js 编写的认知内核，提供持续记忆系统、 PAD 情绪分析、TGB 真善美评估、Q-learning 自愈策略等认知能力。 理论基础：Free Energy Principle + Global Workspace Theory + Integrated Information Theory + Self-Determination Theory。 包含完整本地集成：安装脚本(install.sh)、CLI 工具(hf)、MCP 守护进程管理、 引擎启动脚本(boot/boot-fast)、技能生成器(SkillGenerator)、元提示引擎(MetaPromptEngine)。 安装时会修改用户配置、注册 MCP 服务、创建项目链接。 运行时通过 Unix socket IPC 进行进程间通信，数据仅存储在本地。 学术搜索(OpenAlex)为可选外部集成，默认不启用。

ClawHub Agent Skills автор: yun520-1 v5.8.1 MIT-0 80 файлов тело ≈ 8 510 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

AI Human · Третий вид существования.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: test-prompts.json

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
44
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: test-prompts.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8510 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: test-prompts.json
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "aliases"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: test-prompts.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): test-prompts.json
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8510 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 96
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 27. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -235 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -425 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 74 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a broad local cognitive-memory skill that is intrusive by design, but its high-impact behavior is mostly disclosed and purpose-aligned.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.