SKILLEMALL.ai

AC improve-codebase-architecture

Изучает кодовую базу для поиска возможностей улучшения архитектуры, уделяя особое внимание повышению тестируемости путем углубления неглубоких модулей. Используйте, когда пользователь хочет улучшить архитектуру, найти возможности для рефакторинга, объединить тесно связанные модули или сделать кодовую базу более удобной для навигации ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Explore a codebase to find opportunities for architectural improvement…»

Explore a codebase to find opportunities for architectural improvement, focusing on making the codebase more testable by deepening shallow modules. Use when user wants to improve architecture, find refactoring opportunities, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more AI-navigable.

ClawHub Agent Skills автор: Emerson Braun v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 935 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Изучает кодовую базу для поиска возможностей улучшения архитектуры, уделяя особое внимание повышению тестируемости путем углубления неглубоких модулей.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (improve-codebase-architecture) не совпадает с папкой (eb-improve-codebase-architecture)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 935 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

    • +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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 299 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly an architecture-review helper, but it tells the agent to publish a GitHub issue without a final user review.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.