SKILLEMALL.ai

AC wjs-auditing-project

Используйте, когда пользователь просит проверить, что не так с проектом, «исправить это», «看看项目出了什么问题», «为什么用户的需求还没上线», «为什么没提交App Store», «为什么没新build», или хочет получить полную проверку состояния проекта, охватывающую неотмерженные ветки, застрявшие PR, неудачные GitHub Actions, устаревшие сборки, отклонения от плана (TODOS.md / ROADMAP), невыпущенные коммиты и ошибки журнала. Выполняет только чтение, представляет сгруппированный контрольный список, исправляет только после явного подтверждения пользователя. Знает рабочий процесс приложения Cathier iOS (Xcode + fastlane + авто-слияние PR из приложения @claude).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to audit what's wrong with a project, "make it…»

Use when the user asks to audit what's wrong with a project, "make it right", "看看项目出了什么问题", "为什么用户的需求还没上线", "为什么没提交App Store", "为什么没新build", or wants a holistic state-of-the-project check covering unmerged branches, stalled PRs, failed GitHub Actions, stale builds, plan drift (TODOS.md / ROADMAP), unreleased commits, and log errors. Runs read-only investigation, presents a grouped checklist, fixes only after explicit user confirmation. Aware of the Cathier iOS app workflow (Xcode + fastlane + auto-merge @claude PRs from in-app feedback).

ClawHub Agent Skills автор: Jian Shuo Wang v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 341 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Используйте, когда пользователь просит проверить, что не так с проектом, «исправить это», «看看项目出了什么问题», «为什么用户的需求还没上线», «为什么没提交App Store», «为什么没新build», или…

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

АнализаторGitHubИИ и агентыИнфраструктураЛичная продуктивностьтип 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
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
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 · 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2341 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed project-audit skill that inspects repo, GitHub, build, release, and app-log state, then requires confirmation before making changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.