SKILLEMALL.ai

AC multi-lang-coder

Полиглотный конвертер кода и архитектор языков. Используйте, когда входные данные содержат смешанные, неоднозначные, псевдо- или многоязычные фрагменты кода (смеси синтаксиса Python+JS, SQL, встроенный в shell, спецификации на естественном языке с фрагментами кода, межстековые конвейеры), которые должны быть преобразованы в чистый, идиоматический, готовый к продакшену код на соответствующем целевом языке. Также используйте при запуске нового проекта без выбранного языка — выбирает лучшие языки на основе домена (системы, веб-бэкенд, фронтенд, данные/ML, мобильные устройства, скриптинг, встраиваемые системы, корпоративные приложения) и объясняет выбор. Ключевые слова: конвертировать код, перевести язык, смешанный синтаксис, псевдокод, полиглот, выбор языка, портировать код, переписать на.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Polyglot code converter and language architect. Use when input contain…»

Polyglot code converter and language architect. Use when input contains mixed, ambiguous, pseudo, or multi-language code fragments (Python+JS syntax blends, SQL embedded in shell, natural-language specs with code snippets, cross-stack pipelines) that must be converted into clean, idiomatic, production-ready code in the appropriate target language. Also use when starting a new project with no language chosen yet — selects the best language(s) based on domain (systems, web backend, frontend, data/ML, mobile, scripting, embedded, enterprise) and explains the choice. Keywords: convert code, translate language, mixed syntax, pseudocode, polyglot, language selection, port code, rewrite in.

ClawHub Agent Skills автор: John Haugabook v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 874 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полиглотный конвертер кода и архитектор языков.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. 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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1874 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 692 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward coding helper that gives language-selection and code-conversion guidance without hidden execution or unusual access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.