SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA coding-standards

Установите базовые межпроектные соглашения по кодированию для именования, читаемости, неизменяемости и проверки качества кода. Используйте подробные навыки фронтенда или бэкенда для шаблонов, специфичных для фреймворка. Используйте при проверке качества кода или именования без применимых навыков, специфичных для фреймворка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, imm…»

Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns. Use when reviewing code quality or naming with no framework-specific skill that applies.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 3 106 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Установите базовые межпроектные соглашения по кодированию для именования, читаемости, неизменяемости и проверки качества кода.

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

АнализаторРазработкатип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Когда включается вес 12
50
Ошибки и развилки вес 10
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: coding-standards (affaan-m/everything-claude-code)

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: everything-claude-code

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: 1. 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 80/100

    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3106 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (26 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.