SKILLEMALL.ai

AC regression-hunt

Находит, что может нарушить код, который НЕ изменился — отслеживает diff, ветку, диапазон коммитов или именованную функцию через вызывающие стороны, потребителей, общие состояния и контракты, ранжирует конкретные сценарии регрессии по радиусу поражения и доказывает или устраняет каждый из них с помощью наблюдаемого прогона тестов. Нулевые регрессии — допустимый результат. Используйте этот навык, когда пользователь говорит «искать регрессии», «что это может сломать», «сломало ли это изменение что-нибудь», «проверка регрессии», «влияние этого изменения», «радиус поражения», «что еще использует это», «затронуто ли что-нибудь еще» или «/regression-hunt» — даже если они не называют навык. Не для проверки качества самого diff (code-review) или уже наблюдаемой ошибки (diagnose).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find what a change can break in the code that did NOT change — trace a…»

Find what a change can break in the code that did NOT change — trace a diff, branch, commit range, or named feature outward through callers, consumers, shared state, and contracts, rank the concrete regression scenarios by blast radius, and prove or clear each one with an observed test run. Zero regressions is a valid outcome. Use this skill whenever the user says "look for regressions", "what could this break", "did this change break anything", "regression check", "impact of this change", "blast radius", "what else uses this", "is anything else affected", or "/regression-hunt" — even if they don't name the skill. Not for reviewing the diff's own quality (code-review) or a bug already observed (diagnose).

ClawHub Agent Skills автор: Dennis Rongo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 389 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находит, что может нарушить код, который НЕ изменился — отслеживает diff, ветку, диапазон коммитов или именованную функцию через вызывающие стороны…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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: 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 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2389 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 714 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed regression-hunting workflow that inspects code changes, traces callers, and runs tests without hidden persistence or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.