SKILLEMALL.ai

AC lsp

Многоязычная навигация по коду через постоянные LSP-демоны. Поддерживает Python (pyright), TypeScript/JS, Rust, Go, C/C++, Bash, Java, CSS, HTML, JSON. Автоматически определяет язык по расширению файла и лениво запускает соответствующий сервер. Используйте вместо grep для поиска определений, ссылок, подсказок, символов и диагностики.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-language code navigation via persistent LSP daemons. Supports Py…»

Multi-language code navigation via persistent LSP daemons. Supports Python (pyright), TypeScript/JS, Rust, Go, C/C++, Bash, Java, CSS, HTML, JSON. Auto-detects language from file extension and lazy-starts the appropriate server. Use instead of grep for definitions, references, hover, symbols, and diagnostics.

ClawHub Agent Skills автор: AdamNaghs v2.0.0 3 файла тело ≈ 1 504 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Многоязычная навигация по коду через постоянные LSP-демоны.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/lsp-query.py:846
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      os.setsid()

    Просканировано файлов: 3. 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 62/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1504 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local code-navigation helper that openly runs language-server tools and a short-lived daemon; its main risk is trusting the commands and environment variables it uses.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.