SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC agentsop-conventions-pinning

Инструкция по написанию, загрузке и развитию файла соглашений на уровне проекта (CONVENTIONS.md / CLAUDE.md / .cursor/rules / .clinerules / AGENTS.md), чтобы агент-кодер надежно соблюдал стилистические предпочтения вашего кода в каждой сессии. Инструментально-независимый; охватывает четыре механизма загрузки (прикрепление только для чтения, автозагрузка путем обхода предков, правила с областью действия glob, предыстория агента) и разрешение конфликтов между закрепленными соглашениями и существующим кодом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SOP for writing, loading, and evolving a project-level convention file…»

SOP for writing, loading, and evolving a project-level convention file (CONVENTIONS.md / CLAUDE.md / .cursor/rules / .clinerules / AGENTS.md) so that a coder-agent reliably respects your codebase's style choices every session. Tool-agnostic; covers the four load mechanics (read-only attachment, ancestor-walk auto-load, glob-scoped rules, agent backstory) and the conflict resolution between pinned conventions and the existing code.

ClawHub Agent Skills автор: HengJun Wang v0.1.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 8 565 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Инструкция по написанию, загрузке и развитию файла соглашений на уровне проекта (CONVENTIONS.md / CLAUDE.md / .cursor/rules / .clinerules / AGENTS.md), чтобы…

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

ГенераторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8565 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "audience"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger_keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "when_not_to_use"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 174, 279, 372, 388): 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8565 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 434 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill that helps users create and maintain agent convention files, with no hidden execution or data access behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.