SKILLEMALL.ai

BC sdd

Обнаружение на основе сценариев — фреймворк для обнаружения/исправления логических ошибок на основе автономного ИИ-рассуждения. Находит и автоматически исправляет "логически аномальное поведение", а не функциональные ошибки (сбои, 500). Время использования: (1) предоставление URL для тестирования логики веб-сайта, (2) запрос проверки логики UI/API для проекта исходного кода, (3) запросы типа "тест сценария", "запусти SDD", "найди логические ошибки". Независимо от платформы (веб/мобильные/API).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scenario-Driven Detection — AI 자율 추론 기반 논리 결함 탐지/수정 프레임워크. 기능 에러(crash…»

Scenario-Driven Detection — AI 자율 추론 기반 논리 결함 탐지/수정 프레임워크. 기능 에러(crash, 500)가 아닌 '논리적으로 비정상인 동작'을 찾아 자동 수정한다. 사용 시점: (1) URL을 주고 웹사이트 논리 테스트 요청, (2) 소스코드 프로젝트의 UI/API 논리 검증 요청, (3) '시나리오 테스트', 'SDD 돌려줘', '논리 결함 찾아줘' 등의 요청. 플랫폼 무관(웹/모바일/API).

ClawHub Agent Skills автор: kimky1122 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 056 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обнаружение на основе сценариев — фреймворк для обнаружения/исправления логических ошибок на основе автономного ИИ-рассуждения.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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: 4. 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 56/100

  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1056 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a legitimate testing skill, but it can broadly crawl authenticated apps, handle session credentials, write reports, and automatically change or commit code without enough user-control boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.