SKILLEMALL.ai

AC skill-reviewer

Проверяйте и аудируйте навыки агентов (файлы SKILL.md) на качество, правильность и эффективность. Используйте при оценке навыка перед публикацией, при проверке навыка другого пользователя, при оценке качества навыка, при выявлении дефектов в содержании навыка или при улучшении существующего навыка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review and audit agent skills (SKILL.md files) for quality, correctnes…»

Review and audit agent skills (SKILL.md files) for quality, correctness, and effectiveness. Use when evaluating a skill before publishing, reviewing someone else's skill, scoring skill quality, identifying defects in skill content, or improving an existing skill.

ClawHub Agent Skills автор: gitgoodordietrying v1.0.0 2 файла тело ≈ 2 916 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте и аудируйте навыки агентов (файлы SKILL.md) на качество, правильность и эффективность. Используйте при оценке навыка перед публикацией, при…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2916 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent skill-review checklist, but it includes under-scoped instructions that could lead users to execute untrusted or mutable remote code during reviews.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.