SKILLEMALL.ai

AD todowrite

Направляет списки дел в нужное хранилище + дисциплину диалога TaskList. Темы — сеанс (/wip), файл (fix_plan.md), задача (GitHub Issues), отчет о завершении, синхронизация плана исправления, префикс приоритета, разделение медиа (отслеживание против записи против знаний). Используйте, когда: «управление TODO», «список дел», «todowrite», «очистка fix_plan», «регистрация как задача», «отчет о завершении», «приоритет задачи», «разделение медиа».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Route TODO checklists to the right storage + TaskList conversational d…»

Route TODO checklists to the right storage + TaskList conversational discipline. Topics — session (/wip), file (fix_plan.md), issue (GitHub Issues), completion-report, fix-plan-sync, priority-prefix, media-separation (tracking vs recording vs knowledge). Use when: "TODO management", "checklist", "todowrite", "fix_plan cleanup", "register as issue", "completion report", "task priority", "media-separation".

ClawHub Agent Skills автор: es6kr v0.9.1 MIT-0 13 файлов · 1 скрипт тело ≈ 837 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Направляет списки дел в нужное хранилище + дисциплину диалога TaskList.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ШаблонGitHubЛичная продуктивностьДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token priority-prefix.md:26
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - `P{n}-issue{num}-{desc}` — e.g. `P2-i…ion`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

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

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 837 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This task-management skill is mostly coherent, but it includes broad persistent task authority and unsafe local scripts that can delete or alter files beyond what users would reasonably expect.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.