SKILLEMALL.ai

BA WheelSpotter

Разведчик по поиску готовых решений, который находит повторно используемые решения, прежде чем вы начнете создавать с нуля. Интеллектуальный поиск с контролем затрат, фильтрацией с учетом сложности, выбором платформы на основе намерений и проверкой согласованности форм.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A wheel-spotting scout that finds reusable solutions before you build…»

A wheel-spotting scout that finds reusable solutions before you build from scratch. Cost-controlled intelligent search with complexity-aware filtering, intent-based platform selection, and form consistency checks.

ClawHub Agent Skills автор: GARYLOooP v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 628 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Разведчик по поиску готовых решений, который находит повторно используемые решения, прежде чем вы начнете создавать с нуля.

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

ГенераторGitHubExcelРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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: 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 137, 201, 202, 203): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100

    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3628 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    WheelSpotter mostly does what it claims, but it needs review because it handles a GitHub token through command-line arguments and uses untrusted package metadata in agent evaluation prompts without clear guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.