SKILLEMALL.ai

BC django-verification

Запускайте полный цикл верификации Django — проверка среды, линтинг mypy/ruff/black, безопасность миграций, pytest с целевыми показателями покрытия, сканирование безопасности pip-audit и bandit, проверка настроек и логирования, а также обзор diff, создавая поэтапный отчет о прохождении/непрохождении перед выпуском или отправкой PR. Используйте при подготовке pull request для Django, проверке миграций или покрытия, или при выполнении проверок готовности к развертыванию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run the full Django verification loop — environment check, mypy/ruff/b…»

Run the full Django verification loop — environment check, mypy/ruff/black linting, migration safety, pytest with coverage targets, pip-audit and bandit security scans, settings and logging review, and diff review — producing a phased pass/fail report before release or PR. Use when preparing a Django pull request, validating migrations or coverage, or running pre-deploy readiness checks.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 2 795 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Запускайте полный цикл верификации Django — проверка среды, линтинг mypy/ruff/black, безопасность миграций, pytest с целевыми показателями покрытия…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторPostgreSQLРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: django-verification (affaan-m/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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 45, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2795 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.