SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD github-assistant

Помощник для GitHub Trending, поиска проектов, операций Star/Fork/Watch, управления Issues, операций Pull Request, получения кода, управления комментариями. Используйте этот навык, когда вам нужно просмотреть рейтинг GitHub Trending, найти проекты на GitHub, выполнить операции с репозиториями, управлять Issues/PR, получить код.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GitHub Trending查看、项目搜索、Star/Fork/Watch操作、Issues管理、Pull Request操作、代码内容获…»

GitHub Trending查看、项目搜索、Star/Fork/Watch操作、Issues管理、Pull Request操作、代码内容获取、评论管理等完整助手。当用户需要查看GitHub Trending排行榜、搜索GitHub项目、对仓库进行操作、管理Issues/PR、获取代码内容时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: leonforcode v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 4 921 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Помощник для GitHub Trending, поиска проектов, операций Star/Fork/Watch, управления Issues, операций Pull Request, получения кода, управления комментариями.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникGitHubРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-privilege README.md:174
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    echo "13.107.253.39 cdn.playwright.dev" | sudo tee -a /etc/hosts
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/install_browser.py:451
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    print(f'    echo "{ip} {OFFICIAL_CDN}" | sudo tee -a /etc/hosts')
    строка в коде

Просканировано файлов: 13. 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 42/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (github-assistant) не совпадает с папкой (github-assistant-skill)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4921 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 83

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
  • -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real GitHub assistant, but it asks for very broad GitHub authority and can perform high-impact actions without strong confirmation or scoping controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.