SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD gh

Устанавливает и настраивает GitHub CLI (gh) для сред AI-агентов, где gh может быть не предустановлен, а git-ремоуты используют локальные прокси вместо github.com. Используйте, когда команда gh не найдена, shutil.which возвращает None, требуется доступ к GitHub API для issues, PR, релизов или runs workflow, или операции с репозиторием завершаются ошибкой «failed to determine base repo». Предоставляет скрипт автоустановки с проверкой SHA256, аутентификацию GITHUB_TOKEN с анонимным резервным вариантом и необходимый шаблон флага -R для прокси-сред. Охватывает управление проектами через GitHub Projects V2, этапы через REST API, шаблоны жизненного цикла issues и управление таксономией меток.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and configure the GitHub CLI (gh) for AI agent environments wh…»

Install and configure the GitHub CLI (gh) for AI agent environments where gh may not be pre-installed and git remotes use local proxies instead of github.com. Use when gh command not found, shutil.which returns None, need GitHub API access for issues or PRs or releases or workflow runs, or repository operations fail with 'failed to determine base repo' error. Provides auto-install script with SHA256 verification, GITHUB_TOKEN auth with anonymous fallback, and the required -R flag pattern for proxy environments. Covers project management via GitHub Projects V2, milestones via REST API, issue lifecycle templates, and label taxonomy management.

Jamie-BitFlight/claude_skills Agent Skills автор: Jamie-BitFlight MIT 13 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 071 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Устанавливает и настраивает GitHub CLI (gh) для сред AI-агентов, где gh может быть не предустановлен, а git-ремоуты используют локальные прокси вместо…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubРазработкатип 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects-v2.md:137
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      upda…lue(input: {
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/github_project_setup.py:496
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "mutation { upda…lue(input: {"
      в кавычках
    • низкая Широкие права meta-dynamic-shell SKILL.md:88
      Shell-команда, выполняемая автоматически при загрузке скилла (преамбула !`cmd` в Claude Code)
      !`uv run --script .claude/skills/gh/scripts/setup_gh.py --detect-only 2>/dev/null`

    Просканировано файлов: 10. 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 44/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1071 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
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 649 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.