SKILLEMALL.ai

BB project_analyzer

Анализирует любой каталог проекта и создает подробный отчет, охватывающий, что делает проект, его технологический стек, структуру папок, точки входа, как его запустить и где начать чтение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze any project directory and produce a detailed report covering w…»

Analyze any project directory and produce a detailed report covering what the project does, its tech stack, folder structure, entry points, how to run it, and where to start reading.

ClawHub Agent Skills автор: Gavriel Donovan v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 614 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует любой каталог проекта и создает подробный отчет, охватывающий, что делает проект, его технологический стек, структуру папок, точки входа, как его…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
30
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (project_analyzer) не совпадает с папкой (pal)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 614 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a project-understanding skill that reads local code as part of its stated purpose, with some privacy cautions but no evidence of hidden, destructive, persistent, or exfiltrating behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.