SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD iterate

Полностью автоматизированная многоразовая итерация кода с настраиваемым N-мерным параллельным обзором, онбордингом/персонализацией и системой установки/обновления кросс-ассистента с обязательной проверкой контрольной суммы SHA256. v3.0 добавляет двойной режим (оригинальный режим итерации плюс режим защитного программирования через /iterate defensive), который выполняет обычные инкрементальные задачи кодирования с дисциплиной защиты от начала до конца.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fully automated multi-round code iteration with configurable N-dimensi…»

Fully automated multi-round code iteration with configurable N-dimension parallel review, onboarding/personalization, and a cross-assistant installer/update system with mandatory SHA256 checksum verification. v3.0 adds a dual-mode (the original iterate mode plus a defensive-programming mode via /iterate defensive) that performs normal incremental coding tasks with defensive discipline end-to-end.

ClawHub Agent Skills автор: jingzhao-l v3.2.3 MIT-0 78 файлов тело ≈ 13 452 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Полностью автоматизированная многоразовая итерация кода с настраиваемым N-мерным параллельным обзором, онбордингом/персонализацией и системой…

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкаИИ 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
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
52
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:82
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jingzhao-l/iterate-harness/main/scripts/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.zh-CN.md:78
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jingzhao-l/iterate-harness/main/scripts/install.sh | bash
  • низкая Опасные команды cmd-background-process DESIGN-iterate-harness.md:805
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (определение детектора / чёрного списка)
    4. **cron 守护进程 Windows 不兼容**（[cron_scheduler.py](file:///Volumes/Eng-Dev/iterate-skill/harness/iterate-harness/src/iterate_harness/services/cron_scheduler.py)）：`start_daemon` 用 Unix 专属 `os.fork()`+`os
    детектор

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 13452 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

  • 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: 45, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (iterate) не совпадает с папкой (iterate-skill)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 13452 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 311, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (26 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 311 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 52.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears purpose-built for automated code review and fixes, but it includes high-impact Git and install behaviors that need user review before installation.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.