SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC propel-code-review

Выполняет асинхронные проверки кода на основе различий с помощью API Propel Review, опрашивает на предмет завершения, извлекает структурированные результаты и отправляет отзывы в виде комментариев. Используйте при проверке различий текущей ветки или любых различий Git с Propel.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run async diff-based code reviews using the Propel Review API, poll fo…»

Run async diff-based code reviews using the Propel Review API, poll for completion, retrieve structured findings, and send comment feedback. Use when reviewing the current branch diff or any Git diff with Propel.

ClawHub Agent Skills автор: Jason (Yue) Zhang v0.0.1 MIT-0 6 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 634 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выполняет асинхронные проверки кода на основе различий с помощью API Propel Review, опрашивает на предмет завершения, извлекает структурированные результаты и…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/create_review.sh:130
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      printf 'header = "Authorization: Bearer %s"\n' "$PROPEL_API_KEY" >"$CURL_CONFIG_FILE"
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/poll_review.sh:154
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      printf 'header = "Authorization: Bearer %s"\n' "$PROPEL_API_KEY" >"$CURL_CONFIG_FILE"
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/post_comment_feedback.sh:120
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      printf 'header = "Authorization: Bearer %s"\n' "$PROPEL_API_KEY" >"$CURL_CONFIG_FILE"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 6. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (propel-code-review) не совпадает с папкой (propel-code-review-smoke-1773429953)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2634 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
    • +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 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a real Propel code-review integration, but it gives the agent enough authority to persist an API token, upload diffs, edit code, and post feedback without clear per-run confirmation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.