SKILLEMALL.ai

BB superpowers

Методология разработки ПО с помощью агентов — 13 интегрированных навыков для управляемой разработки с ИИ, охватывающих мозговой штурм, планирование, TDD, отладку, ревью кода, работу с git worktrees и управление ветками. Используйте наименьший релевантный раздел для существенной работы с ПО; пропускайте тяжеловесные шаги рабочего процесса для рутинных вопросов или когда пользователь уже выбрал процесс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic software development methodology — 13 integrated skills for di…»

Agentic software development methodology — 13 integrated skills for disciplined AI-assisted development covering brainstorming, planning, TDD, debugging, code review, git worktrees, and branch management. Use the smallest relevant section for substantial software work; skip heavyweight workflow steps for routine questions or when the user has already chosen a process.

ClawHub Agent Skills автор: Tandy v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 9 846 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Методология разработки ПО с помощью агентов — 13 интегрированных навыков для управляемой разработки с ИИ, охватывающих мозговой штурм, планирование, TDD…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9846 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 58, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (superpowers) не совпадает с папкой (claw-superpowers)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9846 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 85Шаги. Шагов: 228, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 87 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 228 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed software-development workflow guide with approval gates for risky actions and no executable payloads.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.