SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC p3c-code-quality

Выполнение тестов проверки качества кода, всесторонняя проверка кода на основе спецификации Alibaba P3C, включая правила именования, обработку исключений, безопасность параллельного выполнения, спецификации баз данных, спецификации ООП, правила безопасности и спецификации модульного тестирования. Вызывается, когда пользователю необходимо проверить качество кода на соответствие стандартам P3C.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«执行代码质量检查测试，基于阿里巴巴 P3C 规范对代码进行全面检查，包括命名规范、异常处理、并发安全、数据库规范、OOP 规范、安全规约和单…»

执行代码质量检查测试，基于阿里巴巴 P3C 规范对代码进行全面检查，包括命名规范、异常处理、并发安全、数据库规范、OOP 规范、安全规约和单元测试规范。Invoke when user needs to verify code quality against P3C standards.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 2 680 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 27 ч назад

Выполнение тестов проверки качества кода, всесторонняя проверка кода на основе спецификации Alibaba P3C, включая правила именования, обработку исключений…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторMySQLРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "p3c_version"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 228
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2680 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 63 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 228 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.