SKILLEMALL.ai

AF fec-code-review

Используйте, когда пользователь запрашивает общий обзор кода фронтенда, обзор PR, оценку готовности к слиянию, поддерживаемость архитектуры, типобезопасность, риски рендеринга/состояния, согласованность стиля, пробелы в тестируемости или сводку перекрестных обзоров. Делегируйте глубокие исследования безопасности, доступности, E2E или производительности их специализированным навыкам; китайские триггеры включают 代码审查, 代码评审, review.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks for general frontend code review, PR review, me…»

Use when the user asks for general frontend code review, PR review, merge-readiness assessment, architecture maintainability, type-safety, rendering/state risks, style consistency, testability gaps, or a cross-cutting review summary. Delegate deep security, accessibility, E2E, or performance investigations to their specialized skills; Chinese triggers include 代码审查, 代码评审, review.

ClawHub Agent Skills автор: Bovin Phang v2.5.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 724 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Используйте, когда пользователь запрашивает общий обзор кода фронтенда, обзор PR, оценку готовности к слиянию, поддерживаемость архитектуры, типобезопасность…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/shared/rules/fec-typescript.md

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/shared/rules/fec-typescript.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: templates/shared/rules/fec-typescript.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/shared/rules/fec-typescript.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): templates/shared/rules/fec-typescript.md
  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 724 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 381 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a normal frontend code review skill with no executable code or hidden high-impact behavior, though its routing language is somewhat broad.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.