SKILLEMALL.ai

AB github-actions-linter

Проверяет файлы YAML рабочих процессов GitHub Actions на наличие распространенных ошибок, проблем безопасности, устаревших действий и лучших практик. Используйте, когда вас попросят проверить, подтвердить, аудировать или проверить рабочие процессы GitHub Actions, конвейеры CI/CD на GitHub или файлы .github/workflows/*.yml. Запускается по запросам «проверить actions», «проверить workflow», «валидировать CI», «аудит GitHub Actions», «проблемы workflow», «безопасность actions».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lint and validate GitHub Actions workflow YAML files for common mistak…»

Lint and validate GitHub Actions workflow YAML files for common mistakes, security issues, deprecated actions, and best practices. Use when asked to lint, validate, audit, or check GitHub Actions workflows, CI/CD pipelines on GitHub, or .github/workflows/*.yml files. Triggers on "lint actions", "check workflow", "validate CI", "audit GitHub Actions", "workflow issues", "actions security".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 128 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет файлы YAML рабочих процессов GitHub Actions на наличие распространенных ошибок, проблем безопасности, устаревших действий и лучших практик.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1128 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local GitHub Actions workflow linter whose disclosed behavior matches its purpose, with no evidence of hidden network access, persistence, or destructive actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.