SKILLEMALL.ai

AF verify-llm-artifacts

Подтверждает или отклоняет результаты review-llm-artifacts перед удалением или рискованными рефакторингами. Загружает проверки в стиле review-verification-protocol для каждого найденного артефакта. Используйте после запуска проверки, когда пользователь хочет уменьшить количество ложных срабатываний, перед запуском fix-llm-artifacts на мертвый код или при проверке сканирования всего проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Confirms or rejects findings from review-llm-artifacts before deletes…»

Confirms or rejects findings from review-llm-artifacts before deletes or risky refactors. Loads review-verification-protocol-style checks per finding. Use after a review run, when the user wants to reduce false positives, before fix-llm-artifacts on dead code, or when validating a full-project scan.

ClawHub Claude Code автор: Kevin Anderson v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 455 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Подтверждает или отклоняет результаты review-llm-artifacts перед удалением или рискованными рефакторингами.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md, ../review-verification-protocol/SKILL.md

АнализаторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md, ../review-verification-protocol/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../review-llm-artifacts/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../fix-llm-artifacts/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../review-verification-protocol/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../llm-artifacts-detection/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md, ../review-verification-protocol/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../review-llm-artifacts/SKILL.md, ../fix-llm-artifacts/SKILL.md, ../review-verification-protocol/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2455 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a cautious review helper that reads an existing findings report and writes a verification report without hidden network, credential, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.