SKILLEMALL.ai

AD expertpack-cli

Запускать CLI-инструменты ExpertPack для проверки, исправления, построения графиков и развертывания пакетов. Использовать при: запуске ep-validate, ep-doctor, ep-graph-export, ep-strip-frontmatter или ep-fix-broken-wikilinks на локальном пакете. Активируется по: 'validate pack', 'ep-validate', 'ep-doctor', 'fix pack errors', 'graph export', 'ep-graph-export', 'strip frontmatter', 'deploy pack', 'ep-strip-frontmatter'. Требуется локально клонированный репозиторий ExpertPack (github.com/brianhearn/ExpertPack) — инструменты находятся в tools/validator/.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run ExpertPack CLI tools for validating, fixing, graphing, and deployi…»

Run ExpertPack CLI tools for validating, fixing, graphing, and deploying packs. Use when: running ep-validate, ep-doctor, ep-graph-export, ep-strip-frontmatter, or ep-fix-broken-wikilinks on a local pack. Triggers on: 'validate pack', 'ep-validate', 'ep-doctor', 'fix pack errors', 'graph export', 'ep-graph-export', 'strip frontmatter', 'deploy pack', 'ep-strip-frontmatter'. Requires the ExpertPack repo cloned locally (github.com/brianhearn/ExpertPack) — tools live in tools/validator/.

ClawHub Agent Skills автор: Brian Hearn v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 250 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запускать CLI-инструменты ExpertPack для проверки, исправления, построения графиков и развертывания пакетов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияGitHubИнфраструктуратип 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
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 250 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 489 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +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 documentation-only skill gives user-directed commands for local ExpertPack validation and maintenance, with no bundled executable code or hidden install behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.