SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC plankton-code-quality

Контроль качества кода во время написания с помощью Plankton — автоформатирование, линтинг и исправления на основе Claude при каждом изменении файла через хуки. Используйте при настройке форматирования, линтинга или хуков автоисправления во время написания кода при изменении файлов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write-time code quality enforcement using Plankton — auto-formatting,…»

Write-time code quality enforcement using Plankton — auto-formatting, linting, and Claude-powered fixes on every file edit via hooks. Use when setting up write-time formatting, linting, or auto-fix hooks on file edits.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 3 122 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Контроль качества кода во время написания с помощью Plankton — автоформатирование, линтинг и исправления на основе Claude при каждом изменении файла через хуки.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторDockerРазработкаИИ и агентытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 61, 116): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 45, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3122 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 218 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.