SKILLEMALL.ai

AF llm-judge

Используйте при сравнении двух или более реализаций кода со спецификацией или документом требований. Активируется по запросам «какой репозиторий лучше», «сравнить эти реализации», «оценить оба решения», «ранжировать эти кодовые базы» или «определить, какой подход выигрывает». Также охватывает выбор между конкурирующими PR или предложениями поставщиков, решающими одну и ту же проблему. НЕ проверяет одну кодовую базу на качество — используйте навыки проверки кода вместо этого. НЕ оценивает стратегические документы — используйте обзор стратегии. Требует файл спецификации и пути к 2+ репозиториям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when comparing two or more code implementations against a spec or…»

Use when comparing two or more code implementations against a spec or requirements doc. Triggers on "which repo is better", "compare these implementations", "evaluate both solutions", "rank these codebases", or "judge which approach wins". Also covers choosing between competing PRs or vendor submissions solving the same problem. Does NOT review a single codebase for quality — use code review skills instead. Does NOT evaluate strategy docs — use strategy-review. Requires a spec file and 2+ repo paths.

ClawHub Agent Skills автор: Kevin Anderson v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 575 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при сравнении двух или более реализаций кода со спецификацией или документом требований.

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../beagle-core/skills/llm-artifacts-detection/SKILL.md

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../beagle-core/skills/llm-artifacts-detection/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../beagle-core/skills/llm-artifacts-detection/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../beagle-core/skills/llm-artifacts-detection/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../beagle-core/skills/llm-artifacts-detection/SKILL.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2575 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent repo-comparison helper, but users should understand that its test-running step can execute code from the repositories they ask it to judge.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 июн. 2026 г.