SKILLEMALL.ai

AC github-repo-teardown

Глубокий анализ любого open-source проекта на GitHub в виде красиво оформленного HTML-отчета, понятного как продакт-менеджерам, так и инженерам. Охватывает архитектуру, проектные решения, сравнимые репозитории и практические сценарии применения. Использовать этот инструмент всякий раз, когда пользователь делится URL репозитория GitHub и просит проанализировать, объяснить, разобрать или понять проект. Также активировать, когда пользователь говорит что-то вроде "разбери этот репозиторий", "как работает этот проект", "проанализируй этот код", "проведи меня по этому репозиторию", "чему я могу научиться из этого проекта", "объясни этот open-source проект", "拆解一下", "帮我看看这个项目" или "讲解这个 repo". Даже если пользователь просто предоставляет ссылку на GitHub с кратким вопросом "что это?" — использовать этот инструмент. Создает отполированный HTML-отчет, охватывающий логику продукта, техническую архитектуру и практические выводы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-dive teardown of any GitHub open-source project into a beautifull…»

Deep-dive teardown of any GitHub open-source project into a beautifully designed HTML report that both product people and engineers can understand. Covers architecture, design decisions, comparable repos, and actionable application scenarios. Use this skill whenever the user shares a GitHub repo URL and asks to analyze, explain, teardown, or understand a project. Also trigger when the user says things like "break down this repo", "how does this project work", "analyze this codebase", "walk me through this repo", "what can I learn from this project", "explain this open-source project", "拆解一下", "帮我看看这个项目", or "讲解这个 repo". Even if the user just drops a GitHub link with a brief "what is this?" — use this skill. Produces a polished HTML teardown document covering product logic, technical architecture, and practical takeaways.

ClawHub Agent Skills автор: Junjie Liu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 604 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубокий анализ любого open-source проекта на GitHub в виде красиво оформленного HTML-отчета, понятного как продакт-менеджерам, так и инженерам.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторGitHubРазработкаДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 85Шаги. Шагов: 117, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3604 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +3Длина description 832: рекомендуется 120–800 символов
    • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent reporting skill that browses public GitHub project information and writes an HTML teardown, with only minor caution around broad activation on vague repo-link prompts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.