SKILLEMALL.ai

AC neat-freak

Очистка знаний в конце сеанса скрупулезно — сверяет документацию проекта (CLAUDE.md, README.md, docs/) и память агента с кодом, а также проверяет соблюдение собственных правил рабочей области (соглашения об именовании, обязательные файлы, целостность символических ссылок CLAUDE.md/AGENTS.md, мертвые ссылки в файлах правил). 会话结束后对项目文档和记忆进行洁癖级审查与同步,并审计规范执行情况。ОБЯЗАТЕЛЬНО активируйте, когда пользователь говорит: «sync up», «tidy up docs», «update memory», «clean up docs», «/sync», «/neat», «同步一下», «整理文档», «整理一下», «更新记忆», «梳理一下», «收尾», «这个阶段做完了», «新人能直接上手», «检查规范», «审计规则», «规范体检», «audit the rules» или любую фразу, предполагающую этап разработки, где требуется сверка знаний. Также активируйте, когда пользователь сообщает о устаревшей документации, противоречивых воспоминаниях, нарушениях правил или хочет чистой передачи информации товарищам по команде или другим агентам. Простое «整理» / «tidy» с предыдущим контекстом разработки засчитывается — не используйте слишком редко. Кроссплатформенность: работает на Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode и OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-of-session knowledge cleanup with OCD-level rigor — reconciles pro…»

End-of-session knowledge cleanup with OCD-level rigor — reconciles project docs (CLAUDE.md, README.md, docs/) and agent memory against the code, and audits whether the workspace's own rules are being followed (naming conventions, required files, CLAUDE.md/AGENTS.md symlink integrity, dead references inside rule files). 会话结束后对项目文档和记忆进行洁癖级审查与同步,并审计规范执行情况。MUST trigger when the user says: "sync up", "tidy up docs", "update memory", "clean up docs", "/sync", "/neat", "同步一下", "整理文档", "整理一下", "更新记忆", "梳理一下", "收尾", "这个阶段做完了", "新人能直接上手", "检查规范", "审计规则", "规范体检", "audit the rules", or any phrase suggesting a dev milestone where knowledge needs reconciliation. Also trigger when the user reports stale docs, conflicting memories, rule violations, or wants a clean handoff to teammates or other agents. Bare "整理" / "tidy" with prior dev context counts — do not under-trigger. Cross-platform: works on Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode, and OpenClaw.

ClawHub Agent Skills автор: Khazix v1.0.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 988 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Очистка знаний в конце сеанса скрупулезно — сверяет документацию проекта (CLAUDE.md, README.md, docs/) и память агента с кодом, а также проверяет соблюдение…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

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: 5. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 70
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2988 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 946: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate documentation and memory cleanup skill, but it asks for broad cross-project and global agent-memory access with automatic persistent edits that users should review carefully.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.