SKILLEMALL.ai

BD ai-engineering-legal-knowledge

AI-навык на стыке строительной инженерии и права, основанный на базе знаний «AI Engineering Cost + Legal Knowledge Base» (1394 подписчика, 3149 материалов). Используется, когда пользователю требуется провести судебную экспертизу стоимости строительства, проверку договорных рисков, анализ претензий по изменениям, диагностику споров по расчету. Триггерные слова включают, но не ограничиваются: стоимость строительства + право, судебная экспертиза строительства, управление рисками по контрактам, претензии по изменениям, споры по расчетам, экспертные заключения, цепочка доказательств, претензии по срокам, претензии по стоимости. Также подходит для сценариев, когда пользователю требуется провести анализ дел, смоделировать экспертизу, предупредить о рисках на основе материалов базы знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于「AI工程造价+法律知识库」(1394人订阅,3149个内容)的造价+法律交叉领域AI技能。当用户需要进行工程造价司法鉴定、合同风险审查…»

基于「AI工程造价+法律知识库」(1394人订阅,3149个内容)的造价+法律交叉领域AI技能。当用户需要进行工程造价司法鉴定、合同风险审查、变更索赔分析、结算纠纷诊断时使用。触发词包括但不限于:造价+法律、工程司法鉴证、合同风控、变更索赔、结算纠纷、鉴定意见、证据链、工期索赔、费用索赔。也适用于用户需要基于知识库内容进行案件分析、模拟鉴定、风险预警的场景。

ClawHub Agent Skills автор: yyymn2tnkn-cell v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 231 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

AI-навык на стыке строительной инженерии и права, основанный на базе знаний «AI Engineering Cost + Legal Knowledge Base» (1394 подписчика, 3149 материалов).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 15. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-engineering-legal-knowledge) не совпадает с папкой (ai-engineering-legal)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1231 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

  • +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
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only engineering cost and legal guidance skill with disclosed high-stakes use cases but no hidden code, persistence, credential access, or automatic actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.