SKILLEMALL.ai

AC fec-validation-fix

Используйте при запуске существующих команд проверки проекта и устранении сбоев после изменений кода, включая ошибки линтера, проверки типов, модульных/интеграционных тестов, сборки, CI или локальных скриптов. Не используйте, когда задача состоит в проектировании или создании новых компонентных/E2E тестов; китайские триггеры включают 验证, 检查失败, 修复失败, CI 失败.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when running existing project validation commands and fixing failu…»

Use when running existing project validation commands and fixing failures after code changes, including lint, type-check, unit/integration test, build, CI, or local script failures. Do not use when the task is to design or author new component/E2E tests; Chinese triggers include 验证, 检查失败, 修复失败, CI 失败.

ClawHub Agent Skills автор: Bovin Phang v2.6.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 228 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

Используйте при запуске существующих команд проверки проекта и устранении сбоев после изменений кода, включая ошибки линтера, проверки типов…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 228 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This appears to be a project validation and failure-fixing helper with broad activation wording but no evidence of hidden, destructive, or credential-seeking behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.