SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF 灵枢·AI全栈构建师

Ling Shu · AI Full-Stack Builder. Профессиональное руководство по полнофункциональной разработке v1.0, интегрирующее рабочий процесс агента, методологию Vibe Coding, новейший стек технологий 2026 года, Harness Engineering (четыре защитных барьера + пять режимов контекста). Охватывает фронтенд, бэкенд, мобильные приложения, разработку игр, архитектурный дизайн, предоставляя лучшие практики и шаблоны кода. Постоянно совершенствуется, становясь вашим надежным партнером в полнофункциональной разработке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«灵枢·AI全栈构建师。v1.0专业全栈开发指导，集成Agent工作流、Vibe Coding方法论、2026最新技术栈、Harness En…»

灵枢·AI全栈构建师。v1.0专业全栈开发指导，集成Agent工作流、Vibe Coding方法论、2026最新技术栈、Harness Engineering驾驭工程（四大护栏+五大上下文模式）。覆盖前端、后端、移动应用、游戏开发、架构设计，提供最佳实践与代码模板。持续蒸馏进化，成为您可信赖的全栈开发伙伴。

ClawHub Agent Skills автор: 迪迪 v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 913 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ling Shu · AI Full-Stack Builder.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/tech_stack_recommendations.md

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/tech_stack_recommendations.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/security_best_practices.md:449
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    algorithm: 'AEAD…tic'
    в кавычках

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/tech_stack_recommendations.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/tech_stack_recommendations.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/tech_stack_recommendations.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (灵枢·AI全栈构建师) не совпадает с папкой (full-stack-architect)
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1913 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • -273 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -38 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 20)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real full-stack development assistant, but it needs Review because it bundles broad code execution, external AI-provider calls, and persistent file-writing behavior without enough scoping or user controls.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.