SKILLEMALL.ai

AB prompt-engineer

Генерирует высококачественные, структурированные промпты инженерного уровня. Используйте, когда пользователь просит создать, сгенерировать или написать промпт для технических задач — разработка ПО, бэкенд/фронтенд/фулстек, архитектура, инфраструктура, DevOps, Docker, базы данных, API, ИИ-системы, агенты, MCP, тестирование, наблюдаемость, среда выполнения, рефакторинг, аудит, панели администратора, автоматизация, интеграции. Также активируется по запросам «write me a prompt», «create a prompt», «generate a prompt», «make a prompt for X». НЕ используйте для общего Q&A или задач, не связанных с промптами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates high-quality, structured, engineering-grade prompts. Use whe…»

Generates high-quality, structured, engineering-grade prompts. Use when the user asks to create, generate, or write a prompt for technical tasks — software development, backend/frontend/fullstack, architecture, infrastructure, DevOps, Docker, databases, APIs, AI systems, agents, MCP, testing, observability, runtime, refactoring, audits, admin panels, automation, integrations. Also triggers on "write me a prompt", "create a prompt", "generate a prompt", "make a prompt for X". NOT for general Q&A or non-prompt tasks.

ClawHub Agent Skills автор: ZoriyAI v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 609 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерирует высококачественные, структурированные промпты инженерного уровня.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ГенераторDockerИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
100
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 3. 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 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompt-engineer) не совпадает с папкой (zoriy-prompt-engineer)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 609 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

    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 520 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill only generates technical prompts and has no evidence of installing code, reading files, using credentials, or running background actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.