SKILLEMALL.ai

AB audit-system

Проводите структурированные аудиты кода, рабочих процессов, промптов и продуктов. Используйте, когда: (1) что-то работает не так, как ожидалось, (2) пользователь просит провести обзор или дать обратную связь, (3) система ведет себя непоследовательно, (4) перед развертыванием или выпуском, (5) при оптимизации производительности или UX, (6) при отладке повторяющихся проблем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Perform structured audits on code, workflows, prompts, and products. U…»

Perform structured audits on code, workflows, prompts, and products. Use when: (1) Something is not working as expected, (2) User asks for review or feedback, (3) A system behaves inconsistently, (4) Before deploying or shipping, (5) When optimizing performance or UX, (6) When debugging recurring issues.

ClawHub Agent Skills автор: Med EDDAHBY v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 725 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проводите структурированные аудиты кода, рабочих процессов, промптов и продуктов.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
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: 3. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 75
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 725 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple instruction-only audit helper; the main caution is that its trigger wording is broad and may activate for ordinary review or debugging requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.