SKILLEMALL.ai

AC git-mender

git-mender — Автоматически исправляет проблемы GitHub от начала до конца: читает проблему, анализирует код репозитория, реализует исправление и отправляет pull request. Используйте, когда пользователь предоставляет URL проблемы GitHub, упоминает исправление проблемы GitHub или использует команду /fix-issue. Поддерживает URL в формате https://github.com/{owner}/{repo}/issues/{number}.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«git-mender — Automatically fix GitHub issues end-to-end: reads the iss…»

git-mender — Automatically fix GitHub issues end-to-end: reads the issue, analyzes repository code, implements a fix, and submits a pull request. Use when the user provides a GitHub issue URL, mentions fixing a GitHub issue, or uses the /fix-issue command. Supports URLs in the format https://github.com/{owner}/{repo}/issues/{number}.

ClawHub Agent Skills автор: t8g v1.1.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 384 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

git-mender — Автоматически исправляет проблемы GitHub от начала до конца: читает проблему, анализирует код репозитория, реализует исправление и отправляет…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "files"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3384 токенов
    • 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: 14. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Есть примеры (23 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed GitHub issue-fixing workflow that can edit local code and open pull requests only after user approval.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.