SKILLEMALL.ai

AD mergeiq

Оценивайте сложность любого GitLab MR или GitHub PR по 4-мерной системе: Размер (20%), Когнитивная нагрузка (30%), Усилия на проверку (30%) и Риск/Влияние (20%). Работает с GitLab или GitHub. Нулевые внешние зависимости. Используйте, когда вас просят просмотреть, классифицировать, оценить или расставить приоритеты для pull request и merge request по сложности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Score the complexity of any GitLab MR or GitHub PR using a 4-dimension…»

Score the complexity of any GitLab MR or GitHub PR using a 4-dimension framework: Size (20%), Cognitive Load (30%), Review Effort (30%), and Risk/Impact (20%). Works with GitLab or GitHub. Zero external dependencies. Use when asked to review, triage, score, or prioritise pull requests and merge requests by complexity.

ClawHub Agent Skills автор: larryfang v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 297 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценивайте сложность любого GitLab MR или GitHub PR по 4-мерной системе: Размер (20%), Когнитивная нагрузка (30%), Усилия на проверку (30%) и Риск/Влияние…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubGitLabРазработкаДанные и аналитикатип 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
D
43/100
Процесс не доведён
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: 8. 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 43/100

    • 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
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1297 токенов

    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 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    MergeIQ is a local PR/MR complexity scorer; its repository metadata and token examples are expected for GitHub/GitLab use, with no hidden execution or persistence found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.