SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC pr-review

Просматривайте открытые PR двумя способами — по умолчанию это глубокий обзор каждого PR с находками, помеченными по степени серьезности, комментариями в строке и вердиктом; --survey выполняет сортировку по уровню риска и выдает дайджест того, что можно безопасно объединить в первую очередь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review open PRs two ways - default is a per-PR deep review with severi…»

Review open PRs two ways - default is a per-PR deep review with severity-tagged findings, inline comments, and a verdict; --survey runs a risk-tiered triage digest of what's safe to merge first

aeonfun/aeon Agent Skills автор: aeonfun 1 файл тело ≈ 7 874 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 78 мин назад

Просматривайте открытые PR двумя способами — по умолчанию это глубокий обзор каждого PR с находками, помеченными по степени серьезности, комментариями в…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/skill-scan.sh, scripts/lib/skill-install.sh, scripts/notify.sh

АнализаторGitHubTelegramИИ и агентыТексты 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
C
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/skill-scan.sh, scripts/lib/skill-install.sh, scripts/notify.sh
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:462
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    `gh` CLI handles GitHub auth internally — use it over raw `curl`, which would put a bare `$SECRET` on the command line for the Bash permission layer to refuse. Both branches route all outbound GitHub
    в кавычках

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7874 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/skill-scan.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/lib/skill-install.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notify.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/notify-jsonrender.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/check-capabilities-parity.sh

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/skill-scan.sh, scripts/lib/skill-install.sh, scripts/notify.sh
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/skill-scan.sh, scripts/lib/skill-install.sh, scripts/notify.sh
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7874 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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 Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.