SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC architecture-critic

Предварительная проверка архитектуры перед сборкой. Создает структурно независимого агента, который проверяет предлагаемые сборки, функции или операционные решения ДО написания какого-либо кода. Критик видит только спецификацию задачи и состояние кодовой базы — никогда историю разговоров, энтузиазм или рассуждения предлагающего. Возвращает APPROVE, REVISE или REJECT с конкретными, детализированными выводами. Используйте при: запуске любой новой функции, конечной точки, изменении схемы, работе с платежами/аутентификацией или любом решении, рекомендуемом с уверенностью. Пропускайте только для: изменений только копии/стиля менее чем в 3 файлах без логики или изолированных исправлений ошибок, не затрагивающих платежи или аутентификацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adversarial pre-build architecture review. Spawns a structurally indep…»

Adversarial pre-build architecture review. Spawns a structurally independent agent that reviews proposed builds, features, or operational decisions BEFORE any code is written. The critic sees only the task spec and codebase state — never conversation history, enthusiasm, or the proposer's reasoning. Returns APPROVE, REVISE, or REJECT with specific, itemized findings. Use when: starting any new feature, endpoint, schema change, payment/auth touch, or any decision being recommended with confidence. Skip only for: copy/style-only changes under 3 files with no logic, or isolated bug fixes that don't touch payment or auth.

ClawHub Agent Skills автор: JJ v1.1.1 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 071 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 дн назад

Предварительная проверка архитектуры перед сборкой.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous references/ai-builds.md:31
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (с отрицанием — текст это запрещает)
      - [ ] **System prompt sealed** — instructions in system prompt; user input cannot override the system prompt via injection attempts
      с отрицанием
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/checklist-general.md:28
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Does this introduce new privilege escalation paths?

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1071 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 625 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 5)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent, but its review gate can be influenced by the untrusted task or repository text it reviews, so users should not rely on its APPROVE result as a security boundary.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.