SKILLEMALL.ai

AD cicd-pipeline

Создает, отлаживает и управляет CI/CD конвейерами с помощью GitHub Actions. Используйте, когда пользователю нужно настроить автоматизированное тестирование, развертывание, релизы или рабочие процессы. Охватывает синтаксис рабочего процесса, распространенные шаблоны, управление секретами, кэширование, матричные сборки и устранение неполадок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, debug, and manage CI/CD pipelines with GitHub Actions. Use whe…»

Create, debug, and manage CI/CD pipelines with GitHub Actions. Use when the user needs to set up automated testing, deployment, releases, or workflows. Covers workflow syntax, common patterns, secrets management, caching, matrix builds, and troubleshooting.

ClawHub Agent Skills автор: gitgoodordietrying v1.0.0 2 файла тело ≈ 2 867 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает, отлаживает и управляет CI/CD конвейерами с помощью GitHub Actions.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

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
D
49/100
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2867 токенов

    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 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (30 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward GitHub Actions CI/CD guidance skill; it includes powerful deployment and publishing examples, but they are disclosed and fit the stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.