SKILLEMALL.ai

AC code-workflow

4-этапный рабочий процесс изменений кода: исследование → план → пользовательский обзор → реализация (TDD). Темы — этапы (Шаг 0-3: резюме + исследование + план + обзор + ветка), реализация (Шаг 4: TDD + сборка + коммит), PR (захват + PR с изображением/GIF/видео). Для реализации задач, отслеживаемых задач, новых функций. TDD по умолчанию (отключить --no-tdd). github-flow авто-компаньон в репозиториях GitHub. Используйте, когда: «рабочий процесс кодирования», «исследование плана реализации», «написание плана», «план md», «обзор пользователя», «план кода», «изменения кода», «PR со скриншотами», «pull request», «захват и PR».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«4-stage code-change workflow: research → plan → user review → implemen…»

4-stage code-change workflow: research → plan → user review → implement (TDD). Topics — steps (Step 0-3: resume + research + plan + review + branch), implement (Step 4: TDD + build + commit), pr (capture + PR with image/GIF/video). For issue implementation, tracked tasks, new features. TDD default (opt out --no-tdd). github-flow auto-companion on GitHub repos. Use when: "coding workflow", "research plan implement", "write plan", "plan md", "user review", "code plan", "code changes", "PR with screenshots", "pull request", "capture and PR".

ClawHub Agent Skills автор: es6kr v0.9.1 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 937 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

4-этапный рабочий процесс изменений кода: исследование → план → пользовательский обзор → реализация (TDD).

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends-on"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1937 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This coding workflow is mostly coherent, but it needs Review because it can search cross-project memory/docs and publish or dispatch plans without tight per-task confirmation.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.