SKILLEMALL.ai

AF architecture-research

Исследуйте архитектуру кодовой базы или системы. Читает исходный код, находит внешний контекст, объясняет проектные решения и создает ELK-диаграммы. Используйте, когда вас просят понять, объяснить или изобразить, как построен репозиторий/система.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research the architecture of a codebase or system. Reads source code,…»

Research the architecture of a codebase or system. Reads source code, finds external context, explains design decisions, and produces ELK diagrams. Use when asked to understand, explain, or diagram how a repo/system is built.

ClawHub Agent Skills автор: BrennerSpear v1.0.0 1 файл тело ≈ 1 222 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Исследуйте архитектуру кодовой базы или системы.

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: system-overview.svg, request-flow.svg

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: system-overview.svg, request-flow.svg
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: system-overview.svg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: request-flow.svg

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: system-overview.svg, request-flow.svg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): system-overview.svg, request-flow.svg
  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 21, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1222 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent architecture-research helper that reads code, gathers context, and writes diagram/report files without hidden, destructive, or credential-seeking behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.