SKILLEMALL.ai

AC git-release-notes

Генерация отполированных примечаний к выпуску и журналов изменений из истории git. Анализирует коммиты между тегами/ссылками, категоризирует изменения (новые функции, исправления, критические изменения и т. д.) и создает форматированные примечания к выпуску в нескольких стилях. Используйте, когда просят сгенерировать примечания к выпуску, создать журнал изменений, обобщить изменения между версиями, написать документацию к выпуску или подготовить выпуск GitHub. Триггеры: «примечания к выпуску», «журнал изменений», «что изменилось с», «обобщить коммиты», «заметки о повышении версии», «подготовить выпуск».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate polished release notes and changelogs from git history. Analy…»

Generate polished release notes and changelogs from git history. Analyzes commits between tags/refs, categorizes changes (features, fixes, breaking changes, etc.), and produces formatted release notes in multiple styles. Use when asked to generate release notes, create a changelog, summarize changes between versions, write release documentation, or prepare a GitHub release. Triggers on "release notes", "changelog", "what changed since", "summarize commits", "version bump notes", "prepare release".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.1 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 833 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация отполированных примечаний к выпуску и журналов изменений из истории git.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGitHubТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. 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 55/100

    • 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: 13, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 833 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +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
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This release-notes skill is mostly coherent, but its helper script can run unintended local code if used on a repository with maliciously named refs.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.