SKILLEMALL.ai

AB dev-workflow

Оркестрация кодовых агентов (Claude Code, Codex и т. д.) для выполнения задач по написанию кода через структурированный рабочий процесс. Используйте, когда пользователь дает требование к коду, запрос на функцию, исправление ошибки или проблему GitHub для реализации. Включает анализ требований, генерацию документов (документ требований + документ верификации), отправку агентов, мониторинг, верификацию и доставку. НЕ для простых однострочных исправлений или чтения кода. Активируется при задачах кодирования, запросах на функции, отчетах об ошибках, проблемах GitHub или «реализовать/создать/исправить это».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate coding agents (Claude Code, Codex, etc.) to implement codi…»

Orchestrate coding agents (Claude Code, Codex, etc.) to implement coding tasks through a structured workflow. Use when the user gives a coding requirement, feature request, bug fix, or GitHub issue to implement. Includes requirement analysis, document generation (requirement doc + verification doc), agent dispatch, monitoring, verification, and delivery. NOT for simple one-line fixes or reading code. Triggers on coding tasks, feature requests, bug reports, GitHub issues, or "implement/build/fix this".

ClawHub Agent Skills автор: lgYanami v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 276 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оркестрация кодовых агентов (Claude Code, Codex и т.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. 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 73/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (dev-workflow) не совпадает с папкой (agent-dev-workflow)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2276 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 506 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent coding-agent workflow, but it defaults to highly privileged agent execution and automatic project file changes that users should review carefully.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.