SKILLEMALL.ai

AA mergeguard

Проверяет сгенерированный ИИ-код перед слиянием. Используйте, когда пользователь просит проверить PR, diff, ветку, патч, вывод агента кодирования, сгенерированный код, локальные изменения или хочет получить рекомендацию по слиянию/не слиянию. Работает с PR GitHub, локальными diff-ами репозитория, вставленными патчами, фрагментами файлов или сводками агента. Выдает строгое решение, охватывающее корректность, разрастание области, безопасность/конфиденциальность, риск зависимостей/конфигурации, отсутствие тестов, доказательства валидации и конкретные необходимые исправления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review AI-generated code before merge. Use when the user asks to revie…»

Review AI-generated code before merge. Use when the user asks to review a PR, diff, branch, patch, coding-agent output, generated code, local changes, or wants a merge/no-merge recommendation. Works with GitHub PRs, local repository diffs, pasted patches, file snippets, or agent summaries. Produces a strict decision covering correctness, scope creep, security/privacy, dependency/config risk, missing tests, validation evidence, and concrete required fixes.

ClawHub Agent Skills автор: brasco05 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 019 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет сгенерированный ИИ-код перед слиянием.

Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторGitHubРазработкаИИ и агентытип 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
A
84/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Ошибки и развилки вес 10
65
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: 2. 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 84/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1019 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    MergeGuard is a focused code-review instruction skill with no executable files, persistence, credential use, or hidden high-impact behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.