SKILLEMALL.ai

AC codex-delegate

Делегируйте написание кода, анализ репозиториев, редактирование файлов, выполнение тестов или проверку кода локальному Codex CLI без встраивания ключа OpenAI API. Этот навык был создан для работы с корпоративными учетными записями ChatGPT/Codex, которые могут не иметь такого же уровня доступа к API. Вызывает codex exec с существующей аутентификацией ChatGPT/Codex CLI и возвращает окончательный вывод Codex.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Delegate coding, repository analysis, file edits, test runs, or code r…»

Delegate coding, repository analysis, file edits, test runs, or code review to the local Codex CLI without embedding an OpenAI API key. This skill was created to work with ChatGPT/Codex enterprise accounts that may not have the same level of API access. Invokes codex exec with existing ChatGPT/Codex CLI authentication and returns Codex's final output.

ClawHub Agent Skills автор: jlacroix v0.1.3 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 961 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 15 ч назад

Делегируйте написание кода, анализ репозиториев, редактирование файлов, выполнение тестов или проверку кода локальному Codex CLI без встраивания ключа OpenAI…

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

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 7. 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")

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (codex-delegate) не совпадает с папкой (agent-codex-delegate)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 961 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 353 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill transparently delegates coding tasks to a local Codex CLI, with high-impact options disclosed and gated by user-directed sandbox choices.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.