SKILLEMALL.ai

AB slop-check

Оценивает, насколько код соответствует "вайбу". Выдает процент "AI-шлака" (0-100%), рейтинг от "Senior Engineer" до "GPT-3.5, Unsupervised" и HTML-отчет с оценками, находками по файлам/строкам и подсказками по исправлению копипаста. Используйте, когда пользователь хочет проверить код на "шлак" или оценить репозиторий, спрашивает, насколько код соответствует "вайбу" / сгенерирован ИИ / неаккуратен / хорошо спроектирован, хочет получить оценку качества кода, "роаст", аудит или отчет, или упоминает "AI-шлак", "вайб-кодинг" или "запахи кода" — даже если не называет навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Grade how vibe-coded a codebase is. Produces a Slop Percentage (0-100%…»

Grade how vibe-coded a codebase is. Produces a Slop Percentage (0-100% AI slop), a tier ranking from Senior Engineer down to "GPT-3.5, Unsupervised", and an HTML report card served at a local URL with specific file:line findings and copy-paste fix-it prompts. Use whenever the user wants to slop-check or grade a repo, asks how vibe-coded / AI-generated / sloppy / well-architected a codebase is, wants a code quality score, roast, audit, or report card, or mentions AI slop, vibe coding, or code smells — even if they don't name the skill.

ClawHub Agent Skills автор: Aidan Zarski v1.2.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 749 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценивает, насколько код соответствует "вайбу".

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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: 9. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2749 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local codebase grading tool that scans source files, writes a local report, and serves it on localhost without evidence of exfiltration or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июн. 2026 г.