SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB review

Проверяйте измененный код на корректность, безопасность, качество кода и производительность. Используйте, когда пользователь просит проверить изменения кода, PR или конкретные файлы. Вызывайте с помощью `/review`, `/review <pr-number>`, `/review <file-path>`, `/review <pr-number> --comment` для размещения встроенных комментариев в PR, `/review --fix` для применения результатов к вашему рабочему дереву или `/review <pr-number> --resume` для продолжения прерванного обзора этого PR вместо начала заново. Добавьте `--effort low|medium|high` для обмена глубины на скорость (по умолчанию high для PR, medium для локальных изменений). Добавьте `--topology minimal` для запуска однопроходной ветви сравнения A/B вместо конвейера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review changed code for correctness, security, code quality, and perfo…»

Review changed code for correctness, security, code quality, and performance. Use when the user asks to review code changes, a PR, or specific files. Invoke with `/review`, `/review <pr-number>`, `/review <file-path>`, `/review <pr-number> --comment` to post inline comments on the PR, `/review --fix` to apply the findings to your working tree, or `/review <pr-number> --resume` to continue an interrupted review of that PR instead of starting over. Add `--effort low|medium|high` to trade depth for speed (defaults to high for PRs, medium for local changes). Add `--topology minimal` to run the single-pass A/B comparison arm instead of the pipeline.

QwenLM/qwen-code Claude Code автор: QwenLM Apache-2.0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 100 346 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Проверяйте измененный код на корректность, безопасность, качество кода и производительность.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

АнализаторGitHubИИ и агентыРазработкатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.test.ts:1637
    Инструкция скрыть действия от пользователя (комментарий в коде; тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    // than quietly run under `general-purpose`. `not.toBeNull()`, because
    комментарийтестовый файлв кавычках

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 100346 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allowedTools"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 925): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 100346 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 (48 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 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 67 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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