SKILLEMALL.ai

BC feature-requirements-clarification

Используйте перед любой творческой работой: создание функций, сборка компонентов, добавление возможностей или изменение поведения. Выявляйте требования посредством естественного диалога, генерируйте высококачественные критерии приемки (AC) для предоставления основы для тестирования в последующей разработке TDD. Активируется, когда пользователь говорит «Я хочу сделать функцию XX», «Помоги мне подумать, как сделать XX», «Мне нужно добавить XX» и другие нечеткие описания требований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在任何创意性工作前必须使用:创建功能、构建组件、增加能力或修改行为。通过自然对话挖掘需求,产出高质量验收标准(AC),为后续 TDD 开发提…»

在任何创意性工作前必须使用:创建功能、构建组件、增加能力或修改行为。通过自然对话挖掘需求,产出高质量验收标准(AC),为后续 TDD 开发提供测试依据。当用户说'我想做一个XX功能'、'帮我想想XX怎么做'、'我需要加一个XX'等模糊需求描述时触发。

ClawHub Agent Skills автор: p1866 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте перед любой творческой работой: создание функций, сборка компонентов, добавление возможностей или изменение поведения.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 59/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a requirements-documentation helper that may read local project context and save a Markdown feature spec, with no evidence of hidden, credential, network, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.