SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC skill-consolidator

吸星大法 / Skill Consolidator: сканирует и упорядочивает установленные локально ИИ-агенты, правила, команды (WorkBuddy, Trae, Cursor, Claude Code, Windsurf, Cline, Continue, Roo Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex и т. д.), обнаруживает конфликты имен, пересечения функций, конфликты триггерных слов и различия версий, генерирует отчет об упорядочивании и классифицированный индекс. Автоматически вызывается, когда пользователь вводит /吸星大法 или /skill-consolidator, запрашивает упорядочивание/очистку/просмотр навыков (например, «помоги мне упорядочить навыки», «навыки конфликтуют», «organize my skills») или оценивает конфликты перед установкой нового навыка. Сканирует и консолидирует установленные навыки ИИ-агентов, обнаруживает конфликты и пересечения, генерирует отчеты об очистке и классифицированные индексы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«吸星大法 / Skill Consolidator：扫描并整理本地已安装的 AI Agent skills / rules / comman…»

吸星大法 / Skill Consolidator：扫描并整理本地已安装的 AI Agent skills / rules / commands（WorkBuddy、Trae、Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline、Continue、Roo Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex 等），检测同名冲突、功能重叠、触发词冲突与版本差异，生成整理报告与分类索引。当用户输入 /吸星大法 或 /skill-consolidator、请求整理/清理/查看 skills（如"帮我整理 skill"、"skills 冲突了"、"organize my skills"），或在安装新 skill 之前评估冲突时自动调用。Scans and consolidates installed AI Agent skills, detects conflicts and overlaps, generates cleanup reports and categorized indexes.

ClawHub Agent Skills автор: alancouny v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 568 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

吸星大法 / Skill Consolidator: сканирует и упорядочивает установленные локально ИИ-агенты, правила, команды (WorkBuddy, Trae, Cursor, Claude Code, Windsurf…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubИИ 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Glob Grep Write Edit

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 568 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally scans installed agent skills and rules to report conflicts, with its broad scan behavior disclosed and cleanup changes gated on user confirmation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 авг. 2026 г.