SKILLEMALL.ai

AB github-actions-docs

Используйте, когда пользователи спрашивают, как писать, объяснять, настраивать, мигрировать, защищать или устранять неполадки рабочих процессов GitHub Actions, синтаксиса рабочих процессов, триггеров, матриц, раннеров, повторно используемых рабочих процессов, артефактов, кэширования, секретов, OIDC, развертываний, пользовательских действий или контроллера раннеров действий, особенно когда им нужна официальная документация GitHub, точные ссылки или рекомендации по YAML, основанные на документации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when users ask how to write, explain, customize, migrate, secure,…»

Use when users ask how to write, explain, customize, migrate, secure, or troubleshoot GitHub Actions workflows, workflow syntax, triggers, matrices, runners, reusable workflows, artifacts, caching, secrets, OIDC, deployments, custom actions, or Actions Runner Controller, especially when they need official GitHub documentation, exact links, or docs-grounded YAML guidance.

ClawHub Agent Skills автор: eohmig v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 153 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте, когда пользователи спрашивают, как писать, объяснять, настраивать, мигрировать, защищать или устранять неполадки рабочих процессов GitHub…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubGitLabAzureИнфраструктураРазработкатип 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
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 85Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1153 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 373 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill only guides the agent to answer GitHub Actions questions using official GitHub documentation and does not include code, persistence, or credential handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 сент. 2026 г.