SKILLEMALL.ai

AA ccw-project-supervisor

Контролируйте выполнение программных проектов с помощью openclaude и claude code workflow. Используйте, когда пользователь хочет, чтобы ИИ-супервайзер управлял рабочим процессом: plan, /issue/plan, /issue/queue и /issue/execute, проверял качество бэклога, порядок зависимостей в разработке, предотвращал смещение области охвата и рекомендовал следующий шаг ccw для нового или существующего программного проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«supervise software project execution with openclaude and claude code w…»

supervise software project execution with openclaude and claude code workflow. use when the user wants an ai supervisor to drive workflow-plan, /issue/plan, /issue/queue, and /issue/execute, validate backlog quality, check engineering dependency order, prevent scope drift, and recommend the next ccw step for a greenfield or existing software project.

ClawHub Agent Skills автор: Majmunu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 187 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Контролируйте выполнение программных проектов с помощью openclaude и claude code workflow.

Как процесс A 89/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

ПроцедураИИ и агентыОперации и проектыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
89/100
Дойдёт до конца
Ошибки и развилки вес 10
60
Когда включается вес 12
70
Входы и предусловия вес 11
70
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: 6. 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 89/100

    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only project workflow supervisor that fits its stated purpose and shows no hidden execution, credential access, or persistence behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.