SKILLEMALL.ai

BC python-pep8-style

Применяет стандарты стиля кода Python PEP 8 при написании, проверке или рефакторинге кода Python. Используйте этот навык, когда пользователь просит применить стиль кодирования Python, проверить форматирование кода Python, написать производственный код Python, исправить проблемы стиля, организовать импорт, применить соглашения об именовании или следовать лучшим практикам Python. Основано на PEP 8 — официальном руководстве по стилю кода Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apply PEP 8 Python code style standards when writing, reviewing, or re…»

Apply PEP 8 Python code style standards when writing, reviewing, or refactoring Python code. Use this skill when the user asks to enforce Python coding style, review Python code formatting, write production-grade Python, fix style issues, organize imports, apply naming conventions, or follow Python best practices. Derived from PEP 8 — the official Style Guide for Python Code.

ClawHub Agent Skills автор: dolantan548-cmd v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 12 440 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Применяет стандарты стиля кода Python PEP 8 при написании, проверке или рефакторинге кода Python.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 ≈ 12440 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (python-pep8-style) не совпадает с папкой (python-code-guide-skill)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12440 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 11
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5Длинный текст без заголовков
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a plain PEP 8 style-guide skill for Python code and does not ask for credentials, network access, persistence, or hidden actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.