AC codebase-intelligence
Интеллектуальный анализ и понимание кодовой базы с кэшированием. Автоматически исследует структуру проекта, идентифицирует модули, анализирует зависимости и отвечает на вопросы о кодовой базе. Используйте при онбординге в новый проект, перед рефакторингом или когда вам нужно понять взаимосвязи кода.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent codebase analysis and understanding with caching. Automati…»
Intelligent codebase analysis and understanding with caching. Automatically explores project structure, identifies modules, analyzes dependencies, and answers questions about the codebase. Use when onboarding to a new project, before refactoring, or when you need to understand code relationships.
Интеллектуальный анализ и понимание кодовой базы с кэшированием.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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: 9. 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 50/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (codebase-intelligence) не совпадает с папкой (oc-codebase-intelligence)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1176 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.