SKILLEMALL.ai

AD code-reviewer

Автоматизированный обзор кода, контроль качества и анализ PR. Интегрируется с GitHub, GitLab, Bitbucket. Обеспечивает соблюдение руководств по стилю, обнаруживает ошибки, уязвимости безопасности, проблемы производительности. Автоматически одобряет безопасные PR, помечает опасные изменения. Экономит разработчикам более 5 часов в неделю на ручных проверках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated code review, quality gates, and PR analysis. Integrates with…»

Automated code review, quality gates, and PR analysis. Integrates with GitHub, GitLab, Bitbucket. Enforce style guides, detect bugs, security vulnerabilities, performance issues. Auto-approve safe PRs, flag dangerous changes. Save developers 5+ hours/week on manual reviews.

ClawHub Agent Skills автор: Fuhaolin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 602 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизированный обзор кода, контроль качества и анализ PR.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubGitLabРазработкаИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-reviewer) не совпадает с папкой (clawd-code-reviewer)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2602 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This code-review skill is on-purpose, but it can approve or block pull requests and send PR details to Slack without enough scoping or safety guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.