SKILLEMALL.ai

AC reddit-to-pr

Сканирует Reddit на предмет проблемных мест в нише продукта, выявляет реальную жалобу пользователя, которую стоит исправить, и подготавливает одобренный рабочий процесс патча или PR для целевого репозитория. По умолчанию работает только в режиме анализа; изменяет код, фиксирует, отправляет или открывает PR только после явного одобрения пользователя. Используйте, когда вас просят проверить Reddit на наличие проблем, найти жалобы пользователей, выполнить преобразование из Reddit в PR или запустить повторяющийся рабочий процесс «обратная связь по продукту — код».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan Reddit for pain points in a product’s niche, identify a real user…»

Scan Reddit for pain points in a product’s niche, identify a real user complaint worth fixing, and prepare an approved patch or PR workflow for a target repository. Default to analysis-only; only modify code, commit, push, or open a PR after explicit user approval. Use when asked to check Reddit for issues, find user complaints, do reddit-to-pr, or run a recurring product-feedback-to-code workflow.

ClawHub Agent Skills автор: Ryan McNutt v0.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 398 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сканирует Reddit на предмет проблемных мест в нише продукта, выявляет реальную жалобу пользователя, которую стоит исправить, и подготавливает одобренный…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторSlackРазработкаПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 64
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2398 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only Reddit feedback workflow that clearly gates repository edits, commits, pushes, PRs, and Slack notifications behind user configuration and explicit approval.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.