SKILLEMALL.ai

AD python

Используйте Python для настройки практических проектов, установки зависимостей, выполнения скриптов и устранения неполадок среды с безопасными настройками по умолчанию. Используйте, когда задачи включают pyproject.toml или requirements.txt, настройку виртуальной среды, запуск скриптов/тестов Python, основы упаковки или исправление распространенных ошибок Python (несоответствие интерпретатора, конфликты разрешителя pip, отсутствующие модули, сбои сборки).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Python for practical project setup, dependency install, script exe…»

Use Python for practical project setup, dependency install, script execution, and environment troubleshooting with safe defaults. Use when tasks involve pyproject.toml or requirements.txt, virtual environment setup, running Python scripts/tests, packaging basics, or fixing common Python errors (interpreter mismatch, pip resolver conflicts, missing modules, build failures).

ClawHub Agent Skills автор: jvy v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте Python для настройки практических проектов, установки зависимостей, выполнения скриптов и устранения неполадок среды с безопасными настройками по…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип 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
D
44/100
Процесс не доведён
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

    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: 4. 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 44/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (python) не совпадает с папкой (python3)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 499 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 375 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Python setup skill is coherent, but it needs review because one helper option can recursively delete any chosen path and the skill can auto-activate for Python tasks.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.