SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD aiscope

Проверяйте локальные инструкции Cursor, Claude Code, Copilot и AGENTS.md на наличие дубликатов, конфликтов и проблем с областью действия с помощью AIScope. Используйте при проверке правил кодирования ИИ или диагностике противоречивых инструкций агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit local Cursor, Claude Code, Copilot and AGENTS.md instructions fo…»

Audit local Cursor, Claude Code, Copilot and AGENTS.md instructions for duplicates, conflicts and scope problems using AIScope. Use when reviewing AI coding rules or diagnosing conflicting agent guidance.

ClawHub Agent Skills автор: Jayanth MKV v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 512 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Проверяйте локальные инструкции Cursor, Claude Code, Copilot и AGENTS.md на наличие дубликатов, конфликтов и проблем с областью действия с помощью AIScope.…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторРазработкаИИ 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. 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 40/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 512 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)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides scoped instructions for auditing local AI coding rules with AIScope and does not show hidden execution, persistence, or data exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.