SKILLEMALL.ai

AB gitlab-ci-linter

Проверяйте и валидируйте YAML-файлы конвейера GitLab CI/CD (.gitlab-ci.yml) на наличие синтаксических ошибок, проблем безопасности, устаревших шаблонов и соответствие лучшим практикам. Используйте, когда вас просят проверить, валидировать, аудировать или проверить конвейеры GitLab CI, файлы .gitlab-ci.yml или конфигурации CI/CD для GitLab. Активируется по запросам "lint gitlab", "check pipeline", "validate CI", "audit gitlab-ci", "pipeline issues", "gitlab security".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lint and validate GitLab CI/CD pipeline YAML files (.gitlab-ci.yml) fo…»

Lint and validate GitLab CI/CD pipeline YAML files (.gitlab-ci.yml) for syntax errors, security issues, deprecated patterns, and best practices. Use when asked to lint, validate, audit, or check GitLab CI pipelines, .gitlab-ci.yml files, or CI/CD configurations for GitLab. Triggers on "lint gitlab", "check pipeline", "validate CI", "audit gitlab-ci", "pipeline issues", "gitlab security".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 976 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте и валидируйте YAML-файлы конвейера GitLab CI/CD (.gitlab-ci.yml) на наличие синтаксических ошибок, проблем безопасности, устаревших шаблонов и…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторGitLabИнфраструктуратип 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
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (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: 26
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 976 токенов
    • 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 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 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: suspicious
    This GitLab CI linting skill appears useful, but it should be reviewed because it can inspect many unrelated YAML files when given a directory.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.