SKILLEMALL.ai

BD write-a-goal

Создавайте, оптимизируйте или настраивайте цели Codex в соответствии с руководством OpenAI "Follow a goal" и предоставляйте черновики, обновления, исправления, дополнения и проверки для GitHub Issue перед их созданием. Используйте, когда пользователь напрямую запрашивает, или когда Agent, рабочий процесс Owner или другой Skill создает или изменяет Issue для фичи, бага, рабочего элемента, запроса на функцию, этапа, а также для написания целей, условий приемки, области действия, зависимостей, проверки или принятия решений. В зависимости от запроса выбирайте copyable_goal_command, active_goal_api или github_issue; режим Issue не выводит поля /goal или контракт в рабочем состоянии. По умолчанию используется язык пользователя, при неясности языка — китайский.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«起草、优化或设置符合 OpenAI《Follow a goal》指南的 Codex goal,并为 GitHub Issue 提供创建前草案…»

起草、优化或设置符合 OpenAI《Follow a goal》指南的 Codex goal,并为 GitHub Issue 提供创建前草案、更新、修订、补全和校验。当用户直接要求,或 Agent、Owner 工作流、其他 Skill 正在创建或修改 feature、bug、Work Item、FR、milestone Issue,以及补写目标、验收、范围、依赖、验证或决策条件时使用。根据请求选择 copyable_goal_command、active_goal_api 或 github_issue;Issue 模式不输出 /goal 或运行态合同字段。默认使用用户语言,语言不明确时使用中文。

ClawHub Agent Skills автор: MC v0.2.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 565 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Создавайте, оптимизируйте или настраивайте цели Codex в соответствии с руководством OpenAI "Follow a goal" и предоставляйте черновики, обновления…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1565 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed drafting aid for Codex goals and GitHub Issue drafts, with no executable code, persistence, or hidden data access found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 сент. 2026 г.