SKILLEMALL.ai

AB multi-capability-bug-closure

Единое расследование и закрытие ошибок путем объединения исходного кода, базы данных, журналов сервера и возможностей запросов к программной платформе. Используйте, когда пользователям требуются обоснованные выводы из реальных данных, а не только статический анализ кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified bug investigation and closure by combining source code, databa…»

Unified bug investigation and closure by combining source code, database, server logs, and software platform query capabilities. Use when users require evidence-based conclusions from real data rather than static code analysis only.

ClawHub Agent Skills автор: hgvgfgvh v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 190 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Единое расследование и закрытие ошибок путем объединения исходного кода, базы данных, журналов сервера и возможностей запросов к программной платформе.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: согласованность

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
Ошибки и развилки вес 10
60
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 79/100

    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (multi-capability-bug-closure) не совпадает с папкой (multi-capability-bug-closure-en)
    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1190 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 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill content is coherent and purpose-aligned, with disclosed use of local development, review, Convex, GitHub, and ClawHub moderation tooling.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.