SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB gh-modify-pr

Изменяет код на основе комментариев к обзору PR GitHub и создает локальный коммит с помощью gh + git. Используйте, когда пользователь просит «следовать комментариям PR», «исправить комментарии к обзору», «обновить этот PR» или предоставляет URL PR и просит внести правки/создать коммит.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Modify code based on GitHub PR review comments and create a local comm…»

Modify code based on GitHub PR review comments and create a local commit using gh + git. Use when the user asks to "follow PR comments", "fix review comments", "update this PR", or provides a PR URL and asks for edits/commit.

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Lin v1.0.1 2 файла тело ≈ 481 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Изменяет код на основе комментариев к обзору PR GitHub и создает локальный коммит с помощью gh + git.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

АнализаторGitHubРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 2. 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 72/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 35, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 481 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (11 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only skill uses GitHub and git to update a PR locally, and its file changes and commit behavior are disclosed and aligned with that purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.