SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC Spec Workflow Mcp

Предоставляйте инструменты для разработки на основе спецификаций через MCP для рабочих процессов с поддержкой ИИ. Используйте при добавлении задач, планировании итераций, отслеживании выполнения, проверке качества.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Serve spec-driven dev tools via MCP for AI-assisted workflows. Use whe…»

Serve spec-driven dev tools via MCP for AI-assisted workflows. Use when adding tasks, planning iterations, tracking completion, reviewing quality.

ClawHub Agent Skills автор: bytesagain3 v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 386 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Предоставляйте инструменты для разработки на основе спецификаций через MCP для рабочих процессов с поддержкой ИИ.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Spec Workflow Mcp) не совпадает с папкой (spec-workflow-mcp)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1386 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local workflow logger that stores notes in plaintext, with no evidence of hidden network, credential, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.