SKILLEMALL.ai

BD skill-kit

Управление навыками Claude Code. Темы — writer (создание), lint (валидация + исправление frontmatter), merge (объединение связанных), dedup (поиск дубликатов), convert (agent → skill), architecture (многотемная структура), upgrade (улучшение + добавление тем), route (размещение тем), trigger (объявление + авторегистрация хуков), find (поиск через npx skills CLI), graph (извлечение depends-on + тело темы Навыки вызовы в Edge Table + Mermaid + диспетчеризация d3 force-directed рендеринг), language (обеспечение согласованности языка для каждого навыка), portability (перекрестные ссылки на общедоступные навыки + изоляция поставщика), publish-scope (обзор области публикации навыка перед расширением), invoke-discipline (slash command → вызов инструмента Skill, многотемное чтение, автоматический вызов после принятия решения, интерактивный скрипт, диспетчеризация поставщика). Использовать, когда: "skill writer", "skill lint", "skill merge", "skill dedup", "create skill", "frontmatter fix", "multi-topic skill", "convert agent", "skill upgrade", "add topic", "topic route", "trigger compile", "hook auto register", "find skill", "discover skill", "npx skills", "skills.sh", "install skill", "skill graph", "skill dependency graph", "depends-on extract", "mermaid skill graph", "force-directed skill graph", "skill language", "description language", "portability", "publish scope", "slash command tool call", "Skill tool missing", "multi-topic read", "invoke discipline", "post-decision skill invoke", "interactive script".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Claude Code skill management. Topics — writer (create), lint (validate…»

Claude Code skill management. Topics — writer (create), lint (validate + fix frontmatter), merge (combine related), dedup (find duplicates), convert (agent → skill), architecture (multi-topic structure), upgrade (enhance + add topics), route (topic placement), trigger (declare + auto-register hooks), find (discover via npx skills CLI), graph (extract depends-on + topic body Skill calls into Edge Table + Mermaid + dispatched d3 force-directed render), language (per-skill language consistency enforcement), portability (public skill cross-ref + vendor isolation), publish-scope (published skill scope review before extending), invoke-discipline (slash command → Skill tool call, multi-topic Read, post-decision auto-invoke, interactive script, vendor dispatch). Use when: "skill writer", "skill lint", "skill merge", "skill dedup", "create skill", "frontmatter fix", "multi-topic skill", "convert agent", "skill upgrade", "add topic", "topic route", "trigger compile", "hook auto register", "find skill", "discover skill", "npx skills", "skills.sh", "install skill", "skill graph", "skill dependency graph", "depends-on extract", "mermaid skill graph", "force-directed skill graph", "skill language", "description language", "portability", "publish scope", "slash command tool call", "Skill tool missing", "multi-topic read", "invoke discipline", "post-decision skill invoke", "interactive script".

ClawHub Agent Skills автор: es6kr v0.8.0 MIT-0 26 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 065 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление навыками Claude Code.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Сократите description до 1024 символов.
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 Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host lint.md:261
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строка таблицы в документации)
    | Linux | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \| sh` |
    таблица

Просканировано файлов: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1402 символов, лимит 1024
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends-on"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1065 токенов

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)
  • +3Длина description 1401: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 33 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a broad skill-management toolkit, but it ships and can register persistent hook behavior that is wider and more environment-specific than a typical user would expect.
LLM: suspicious (high) · 30 авг. 2026 г.