SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gh-pr-review

Автоматизированный обзор Cherry Studio для локальных веток, PR, коммитов, файлов, документации по архитектуре и навыков репозитория. Используйте для обзоров кода или документации, которые требуют специфичных для проекта имен, правил размещения main/renderer/shared и правил зависимостей, границ IpcApi и DataApi, владения жизненным циклом/сервисом, хуков рендерера, соглашений React/UI и тестов. Глубина обзора адаптируется к размеру диффа и возможностям под-агента времени выполнения (одноагентный или многоагентный ревьюер-верификатор). По умолчанию только отчет; исправления кода и отправка в GitHub требуют явного разрешения во время вызова (`fix` / `submit`). Обычные запросы на обзор и безопасное прерывание следуют контракту взаимодействия ниже. Чтобы диагностировать пробелы в навыке после сеанса обзора, выполните `/gh-pr-review diag`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated Cherry Studio review for local branches, PRs, commits, files…»

Automated Cherry Studio review for local branches, PRs, commits, files, architecture docs, and repository skills. Use for code or documentation reviews that need project-specific naming, main/renderer/shared placement and dependency rules, IpcApi and DataApi boundaries, lifecycle/service ownership, renderer hooks, React/UI conventions, and tests. Review depth adapts to diff size and runtime subagent capability (single-agent or multi-agent reviewer-verifier). Report-only by default; code fixes and GitHub submission each require explicit invocation-time authorization (`fix` / `submit`). Normal-review prompts and safe interruption behavior follow the interaction contract below. To diagnose gaps in the skill after a review session, run `/gh-pr-review diag`.

CherryHQ/cherry-studio Agent Skills автор: CherryHQ 12 файлов тело ≈ 3 714 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Автоматизированный обзор Cherry Studio для локальных веток, PR, коммитов, файлов, документации по архитектуре и навыков репозитория.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 12. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3714 токенов
    • 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 Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 763 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

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