SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC git-workflow

Навык Git-воркфлоу OpenClaw. Используется, когда пользователь упоминает следующие задачи: - Отправить код или документацию - Отправить в удаленный репозиторий - Управлять несколькими Git-репозиториями - Проверить состояние Git Основные возможности: - Автоматическое обнаружение изменений в файлах - Автоматическое создание сообщений коммитов - Автоматическая отправка в удаленный репозиторий - Управление несколькими репозиториями

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw Git 工作流技能。 当用户提及以下任务时使用： - 提交代码或文档 - 推送到远程仓库 - 管理多个 Git 仓库 -…»

OpenClaw Git 工作流技能。 当用户提及以下任务时使用： - 提交代码或文档 - 推送到远程仓库 - 管理多个 Git 仓库 - 查看 Git 状态 核心能力: - 自动检测文件变更 - 自动生成提交信息 - 自动推送到远程仓库 - 多仓库管理

ClawHub Agent Skills автор: broommonk v1.0.0 4 файла тело ≈ 350 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык Git-воркфлоу OpenClaw.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 350 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 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Git automation skill is purpose-aligned, but it tells agents to automatically stage, commit, and push repository changes without enough scoping or confirmation safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 11 сент. 2026 г.