SKILLEMALL.ai

BC project-docs-generator

Интеллектуально анализирует кодовую базу и генерирует систему документации по индивидуальному заказу. Активируется, когда пользователь нуждается: (1) в создании документации для нового проекта (2) в дополнении документации существующего проекта (3) в генерации структуры каталогов технической документации (4) в создании документации по архитектуре (5) в написании документации API или руководства разработчика. Поддерживает любую технологию и структуру проекта (чистый фронтенд, чистый бэкенд, фулстек, микросервисы, monorepo, библиотеки/SDK и т. д.), автоматически распознает особенности проекта и генерирует наиболее подходящую систему документации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能分析代码库并生成定制化文档系统。当用户需要:(1) 为新项目创建文档 (2) 补全现有项目文档 (3) 生成技术文档目录结构 (4) 创…»

智能分析代码库并生成定制化文档系统。当用户需要:(1) 为新项目创建文档 (2) 补全现有项目文档 (3) 生成技术文档目录结构 (4) 创建架构设计文档 (5) 编写API文档或开发指南时触发此技能。支持任意技术栈和项目结构(纯前端、纯后端、全栈、微服务、monorepo、库/SDK等),自动识别项目特点并生成最适合的文档体系。

ClawHub Agent Skills автор: LeoNardo-LB v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 532 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуально анализирует кодовую базу и генерирует систему документации по индивидуальному заказу.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal references/diagram-patterns.md:213
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    password : varchar(255)

Просканировано файлов: 8. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1532 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent documentation-generation skill that reads a target project and writes documentation files, with no evidence of hidden exfiltration, privilege escalation, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.