SKILLEMALL.ai

BD tvs-verify

Проверяет, действительно ли недавние изменения, выполненные ИИ, решили исходную проблему пользователя. Сценарии использования: пользователь просит проверить, подтвердить, протестировать, доказать, проверить выполнение, посмотреть, действительно ли исправлено, подтвердить, что недавние изменения вступили в силу. Необходимо преобразовать запрос пользователя в критерии приемки, собрать доказательства по каждому пункту и дать заключение: пройдено, частично пройдено, не пройдено или невозможно проверить; не проводить общее ревью кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«验证刚刚 AI 完成的修改是否真正解决了用户原始问题。使用场景:用户要求验证、确认、测试、证明、检查是否完成、看看是否真修好了、确认刚才改动…»

验证刚刚 AI 完成的修改是否真正解决了用户原始问题。使用场景:用户要求验证、确认、测试、证明、检查是否完成、看看是否真修好了、确认刚才改动是否生效。必须把用户诉求转成验收标准,逐项收集证据并给出通过、部分通过、失败或无法验证结论;不做泛泛代码审查。

ClawHub Agent Skills автор: inksnowhailong v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 601 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет, действительно ли недавние изменения, выполненные ИИ, решили исходную проблему пользователя.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 601 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only verification workflow that asks the agent to gather evidence for recent AI changes, with no hidden installer, persistence, or credential handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.