SKILLEMALL.ai

AB spec-coach

Интервьюер для создания спецификаций для кодирующих агентов. Используйте, когда у пользователя есть расплывчатая идея приложения, функции, автоматизации, продукта, рабочего процесса, интеграции или системы, и ему нужно уточнить ее до точной SPEC.md перед реализацией. Также запускается для уточнения требований, контроля объема, критериев приемки, передачи от PRD к сборке, планирования Claude Code/Codex или когда пользователь вызывает Spec Coach, BuildBrief, /spec или /spec-coach. Задает адаптивные вопросы по одному, отклоняет расплывчатые ответы, контролирует объем и выводит утвержденную готовую к реализации SPEC.md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build-ready specification interviewer for coding agents. Use when the…»

Build-ready specification interviewer for coding agents. Use when the user has a vague app, feature, automation, product, workflow, integration, or system idea and needs it clarified into a precise SPEC.md before implementation. Also trigger for requirements clarification, scope control, acceptance criteria, PRD-to-build handoff, Claude Code/Codex planning, or when the user invokes Spec Coach, BuildBrief, /spec, or /spec-coach. Asks adaptive one-at-a-time questions, rejects vague answers, controls scope, and outputs an approved implementation-ready SPEC.md.

ClawHub Agent Skills автор: brasco05 v1.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 170 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интервьюер для создания спецификаций для кодирующих агентов.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
    • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1170 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Spec Coach is a single-file instruction skill that interviews users and writes an approved SPEC.md, with no scripts, credentials, network access, or hidden install behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.