SKILLEMALL.ai

AB py

Пишет, отлаживает и проверяет код Python — ошибки времени выполнения, упаковка, типизация, асинхронность, тесты, производительность. Используйте, когда Python выдает ошибки или ведет себя неправильно: ModuleNotFoundError, циклические импорты, AttributeError на None, UnboundLocalError, UnicodeDecodeError, изменяемые аргументы по умолчанию, `is` против `==`, округление чисел с плавающей запятой, наивные и осведомленные даты и время, или неправильный ответ без исключения; когда pip, uv, poetry, venv, pyproject или lockfile борются за зависимости, или пакет устанавливается, но не импортируется; когда потоки, asyncio, multiprocessing или GIL зависают, приводят к взаимоблокировке или утечке памяти; когда pytest проходит, но не должен, моки патчат не тот модуль, или асинхронные тесты никогда не запускаются; когда ошибки mypy или pyright нужно исправить; когда скрипт медленный, потребляет ОЗУ или получает OOM-уведомление; когда вызовы subprocess зависают или журналы никогда не появляются; или когда обновление Python ломает сборку. Не для проблем, специфичных для библиотек — pandas, numpy, django, fastapi и flask имеют свои собственные навыки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Writes, debugs, and reviews Python code — runtime traps, packaging, ty…»

Writes, debugs, and reviews Python code — runtime traps, packaging, typing, async, tests, performance. Use when Python raises or misbehaves: ModuleNotFoundError, circular imports, AttributeError on None, UnboundLocalError, UnicodeDecodeError, mutable default arguments, `is` vs `==`, float rounding, naive vs aware datetimes, or a wrong answer with no exception; when pip, uv, poetry, venv, pyproject or a lockfile fight over dependencies, or a package installs but will not import; when threads, asyncio, multiprocessing or the GIL hang, deadlock, or leak memory; when pytest passes but should not, mocks patch the wrong module, or async tests never run; when mypy or pyright errors need clearing; when a script is slow, eats RAM, or gets OOM-killed; when subprocess calls hang or logs never appear; or when upgrading Python breaks the build. Not for library-specific problems — pandas, numpy, django, fastapi and flask have their own skills.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.4 MIT-0 28 файлов тело ≈ 4 137 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Пишет, отлаживает и проверяет код Python — ошибки времени выполнения, упаковка, типизация, асинхронность, тесты, производительность.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 28. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4137 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +3Длина description 943: рекомендуется 120–800 символов
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent Python coding guidance skill with disclosed, limited preference storage and no executable install or runtime hooks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июл. 2026 г.