SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD codebase-index

Система индексации и понимания кодовой базы. Сканирует каталог проекта, извлекает все определения символов (классы, функции, переменные, импорты), создает индексируемый JSON-индекс, поддерживает запросы по имени/типу/файлу. Вдохновлено индексацией кодовых баз Claude Code, 100% оригинальная реализация с использованием Python ast + ripgrep.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«代码库索引与理解系统。扫描项目目录，提取所有符号定义（类、函数、变量、导入），构建可搜索的 JSON 索引，支持按名称/类型/文件查询。受…»

代码库索引与理解系统。扫描项目目录，提取所有符号定义（类、函数、变量、导入），构建可搜索的 JSON 索引，支持按名称/类型/文件查询。受 Claude Code 的 codebase indexing 启发，100% 原创实现，使用 Python ast + ripgrep。

ClawHub Agent Skills автор: LXR-666 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 349 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 36 ч назад

Система индексации и понимания кодовой базы.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникРазработкатип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 349 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local codebase indexing tool that reads a user-specified project and writes a searchable JSON index without network activity or hidden persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.