SKILLEMALL.ai

CF ca-preview

Нулевая подготовка, только для чтения: пробный запуск группы ревьюеров для текущих несохраненных изменений. Предсказывает ревьюеров, выполняет проверку секретов без сохранения состояния, ничего не записывает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zero-onboarding, read-only dry-run of the reviewer fleet against the c…»

Zero-onboarding, read-only dry-run of the reviewer fleet against the current uncommitted diff. Predicts reviewers, runs the state-free secret scan, writes nothing.

arbiterForge/codeArbiter Claude Code автор: arbiterForge AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 1 097 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 24 ч назад

Нулевая подготовка, только для чтения: пробный запуск группы ревьюеров для текущих несохраненных изменений.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../hooks/_previewlib.py, ../../includes/review-matrix.md

АнализаторДанные и аналитикаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../hooks/_previewlib.py, ../../includes/review-matrix.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
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: ca-preview (arbiterForge/codeArbiter)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../hooks/_previewlib.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../includes/review-matrix.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../hooks/_previewlib.py, ../../includes/review-matrix.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../../hooks/_previewlib.py, ../../includes/review-matrix.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1097 токенов

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 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.