BF review-llm-artifacts
Обнаруживает распространенные артефакты агентов LLM-кодирования в четырех категориях (тесты, мертвый код, абстракция, стиль) в проекте или измененных файлах — используя параллельные под-агенты, если агент их поддерживает, иначе четыре последовательных прохода. По умолчанию сканирует файлы, измененные с момента слияния с основной веткой; используйте --all для сканирования всего проекта. Активируется при очистке мусора LLM, проверке кода, сгенерированного агентом, сканировании мертвого кода, проверках качества тестов или когда пользователь просит просканировать все репозиторий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects common LLM coding agent artifacts across four categories (test…»
Detects common LLM coding agent artifacts across four categories (tests, dead code, abstraction, style) over the project or changed files — using parallel subagents when the agent supports them, otherwise four sequential passes. Scans files changed since main by default; use --all for full-project scan. Triggers on LLM cruft cleanup, agent-generated code review, dead code sweeps, test-quality passes, or when the user asks to scan the whole repo.
Обнаруживает распространенные артефакты агентов LLM-кодирования в четырех категориях (тесты, мертвый код, абстракция, стиль) в проекте или измененных файлах —…
Как процесс F 65/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../llm-artifacts-detection/SKILL.md, ../verify-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../llm-artifacts-detection/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../verify-llm-artifacts/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../fix-llm-artifacts/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../review-verification-protocol/SKILL.md - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 116): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../llm-artifacts-detection/SKILL.md, ../verify-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3055 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.