SKILLEMALL.ai

AC deep-debugging

Отладка на основе доказательств и сортировка инцидентов для неясных, повторяющихся, похожих на производственные или высокорисковых программных ошибок. Используйте, когда пользователь запрашивает анализ первопричин, говорит, что исправление не сработало, сообщает об ошибках 401/403/500 с контекстом, сбоях при развертывании/во время выполнения, нарушенных интеграциях или нуждается в расследовании перед внесением изменений в код. Не используйте для очевидных опечаток, отсутствующих установок или тривиальных однострочных исправлений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-first debugging and incident triage for unclear, recurring, p…»

Evidence-first debugging and incident triage for unclear, recurring, production-like, or high-risk software bugs. Use when the user asks for root cause analysis, says a fix did not work, reports 401/403/500 with context, deploy/runtime failures, broken integrations, or needs investigation before code changes. Do not use for obvious typos, missing installs, or trivial one-line fixes.

ClawHub Agent Skills автор: brasco05 v2.2.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 376 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отладка на основе доказательств и сортировка инцидентов для неясных, повторяющихся, похожих на производственные или высокорисковых программных ошибок.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnv"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1376 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed read-only debugging and incident-triage skill with an optional local snapshot helper that avoids printing secret values.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.