SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF badgerpeek

Просматривайте проекты Honeybadger, ошибки (группы ошибок), детали ошибок и уведомления (случаи ошибок) с помощью встроенного CLI BadgerPeek, поддерживающего только GET-запросы. Используйте для анализа недавних ошибок Honeybadger, трассировок стека, групп ошибок или случаев ошибок без Honeybadger MCP или Docker.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inspect Honeybadger projects, faults (error groups), fault details, an…»

Inspect Honeybadger projects, faults (error groups), fault details, and notices (error occurrences) through the bundled GET-only BadgerPeek CLI. Use when investigating recent Honeybadger errors, stack traces, fault groups, or occurrences without Honeybadger MCP or Docker.

ClawHub Agent Skills автор: Ivan Kuznetsov v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 322 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Просматривайте проекты Honeybadger, ошибки (группы ошибок), детали ошибок и уведомления (случаи ошибок) с помощью встроенного CLI BadgerPeek, поддерживающего…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/badgerpeek

ПроцедураDockerИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/badgerpeek
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/badgerpeek

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/badgerpeek
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/badgerpeek
  • 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 322 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
BadgerPeek is a narrowly scoped, read-only Honeybadger inspection skill that uses a user-provided token to fetch project and error data without hidden persistence or mutation behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 авг. 2026 г.