SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF fact-check

Проверяет утверждения в элементах бэклога, документации навыков или контенте плагинов по первичным источникам с использованием веб-поиска. Запускает параллельные агенты проверки, которые должны использовать WebFetch/WebSearch/gh — извлечение данных обучения явно отклоняется в качестве доказательства. Производит вердикты VERIFIED/REFUTED/INCONCLUSIVE с цитатами. Используйте, когда элементы помечены как UNVERIFIED или при проверке утверждений API инструментов, флагов CLI или документированного поведения программного обеспечения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verifies claims in backlog items, skill documentation, or plugin conte…»

Verifies claims in backlog items, skill documentation, or plugin content against primary sources using web lookups. Spawns parallel verification agents that must use WebFetch/WebSearch/gh — training data recall is explicitly rejected as evidence. Produces VERIFIED/REFUTED/INCONCLUSIVE verdicts with citations. Use when items are marked UNVERIFIED or when verifying tool API claims, CLI flags, or documented software behavior.

Jamie-BitFlight/claude_skills Claude Code автор: Jamie-BitFlight MIT 1 файл тело ≈ 1 526 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Проверяет утверждения в элементах бэклога, документации навыков или контенте плагинов по первичным источникам с использованием веб-поиска.

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/skills/root-cause-tracing-process/SKILL.md, ../../skills/research-curator/SKILL.md, ../../skills/skill-research-process/SKILL.md

АнализаторGitHubИИ и агентыТексты и документыОперации и проектытип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/skills/root-cause-tracing-process/SKILL.md, ../../skills/research-curator/SKILL.md, ../../skills/skill-research-process/SKILL.md
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. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../plugins/development-harness/skills/root-cause-tracing-process/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../skills/research-curator/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../skills/skill-research-process/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../skills/cove-prompt-design/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/skills/root-cause-tracing-process/SKILL.md, ../../skills/research-curator/SKILL.md, ../../skills/skill-research-process/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../../../plugins/development-harness/skills/root-cause-tracing-process/SKILL.md, ../../skills/research-curator/SKILL.md, ../../skills/skill-research-process/SKILL.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1526 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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 426 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.