SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD pypi-readme-creator

Генерирует профессиональные README-файлы, соответствующие PyPI, в форматах Markdown или reStructuredText. Используйте при создании README для Python-пакета для публикации в PyPI, конвертации между форматами README.md и README.rst, проверке разметки с помощью twine check перед публикацией, настройке поля readme в pyproject.toml, интеграции sphinx-readme для генерации RST, совместимого с PyPI, из документации Sphinx, устранении ошибок рендеринга на PyPI или локальном предварительном просмотре рендеринга README с помощью grip или docutils.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates professional PyPI-compliant README files in Markdown or reSt…»

Generates professional PyPI-compliant README files in Markdown or reStructuredText. Use when creating a Python package README for PyPI publication, converting between README.md and README.rst formats, validating markup with twine check before publishing, configuring the readme field in pyproject.toml, integrating sphinx-readme to generate PyPI-compatible RST from Sphinx docs, troubleshooting rendering errors on PyPI, or previewing README rendering locally with grip or docutils.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
Jamie-BitFlight/claude_skills Agent Skills автор: Jamie-BitFlight MIT 3 файла тело ≈ 4 550 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Генерирует профессиональные README-файлы, соответствующие PyPI, в форматах Markdown или reStructuredText.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rst-template.rst

ГенераторGitHubGitLabТексты и документытип 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
D
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
64
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rst-template.rst
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 2

  • высокая Утечка данных exfil-read-secret-files SKILL.md:470
    Чтение файлов с учётными данными / секретами
    cat > ~/.pypirc << 'EOF'
  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url SKILL.md:497
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    uv pip install dist/*.whl

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rst-template.rst

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rst-template.rst
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/rst-template.rst
  • 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: 12, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4550 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 133
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 133 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (38 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.