SKILLEMALL.ai

AC r-package-dev

Создает, проверяет и отправляет пакеты R в CRAN или Bioconductor. Используйте при создании нового пакета R с нуля, исправлении ошибок/предупреждений R CMD check, подготовке к отправке в CRAN или Bioconductor, настройке CI GitHub Actions для пакетов R, написании классов S4, расширяющих контейнеры Bioconductor (SummarizedExperiment, GRanges), добавлении документации roxygen2 с @references и DOI, или отладке проблем BiocCheck. Охватывает рабочие процессы как CRAN, так и Bioconductor с реальным опытом отправки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, check, and submit R packages to CRAN or Bioconductor. Use when…»

Build, check, and submit R packages to CRAN or Bioconductor. Use when creating a new R package from scratch, fixing R CMD check errors/warnings, preparing for CRAN or Bioconductor submission, setting up GitHub Actions CI for R packages, writing S4 classes extending Bioconductor containers (SummarizedExperiment, GRanges), adding roxygen2 documentation with @references and DOIs, or debugging BiocCheck issues. Covers both CRAN and Bioconductor workflows with real submission experience.

ClawHub Agent Skills автор: CuiweiG v2.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 025 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает, проверяет и отправляет пакеты R в CRAN или Bioconductor.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторGitHubТексты и документыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1025 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears legitimate, but it includes ready-to-run Git history rewrite and force-push commands without enough safety guidance.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.