SKILLEMALL.ai

BD double-check

После любых изменений файлов (включая удаление функций) автоматически выполняйте две независимые проверки (тесты/компиляция/проверки во время выполнения/проверки документации или конфигурации), чтобы убедиться в корректности перед завершением. Этот навык должен применяться по умолчанию ко всем задачам изменения файлов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在修改任何文件后(包括删除功能),自动进行两次独立验证(测试/编译/运行检查/文档或配置检查),确保无误才结束。本技能应默认应用于所有文件修…»

在修改任何文件后(包括删除功能),自动进行两次独立验证(测试/编译/运行检查/文档或配置检查),确保无误才结束。本技能应默认应用于所有文件修改任务。 / After any file changes (including feature removal), automatically perform two independent verifications (tests/compilation/runtime checks/docs or config checks) to ensure correctness. This skill should be applied by default to any file modification task.

ClawHub Agent Skills автор: BelugaRex v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 083 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

После любых изменений файлов (включая удаление функций) автоматически выполняйте две независимые проверки (тесты/компиляция/проверки во время…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1083 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

  • +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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill broadly tells an agent to run verification twice after file edits, which is disclosed and aligned with its quality-checking purpose but can run project code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.