SKILLEMALL.ai

AB wander

Завершайте долгосрочную удаленную работу: выбирайте правильный сигнал завершения для каждой платформы (CI, EAS, развертывание, релизы), запускайте мониторинг в фоновом режиме, уведомляйте по завершении и никогда не считайте триггер успехом. Включает GitHub Actions через скрипты Wander, когда это применимо.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Close the loop on long-running remote work: pick the right completion…»

Close the loop on long-running remote work: pick the right completion signal per platform (CI, EAS, deploy, releases), run monitoring in the background, notify on finish, and never treat trigger as success. Includes GitHub Actions via the Wander scripts when applicable.

ClawHub Agent Skills автор: ERerGB v1.0.7 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 816 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Завершайте долгосрочную удаленную работу: выбирайте правильный сигнал завершения для каждой платформы (CI, EAS, развертывание, релизы), запускайте мониторинг…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 66/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 40, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2816 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent monitoring skill for long-running CI/build/deploy work, with disclosed use of GitHub CLI access and background watcher scripts.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.