SKILLEMALL.ai

AB ai-code-review

Проверяйте код, написанный ИИ, на характерные для него сбои — правдоподобная, но ошибочная логика, галлюцинации API, избыточное проектирование, мертвый каркас и тихие упущения в безопасности. Используйте при проверке PR, сгенерированного ИИ или в значительной степени с помощью ИИ, когда код, написанный ИИ, продолжает содержать тонкие ошибки, или при установлении стандартов проверки для команды, использующей агентов для написания кода. Создает сфокусированную проверку с выводами, специфичными для ИИ, шагами проверки для каждого класса риска и контрольным списком для команды по изменениям, внесенным ИИ. Для общей проверки PR используйте code-review-checklist — этот навык охватывает то, что, как предполагается, человек не сделает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review AI-authored code for its characteristic failure modes — plausib…»

Review AI-authored code for its characteristic failure modes — plausible-but-wrong logic, hallucinated APIs, over-engineering, dead scaffolding, and silent security shortcuts. Use when reviewing an AI-generated or heavily AI-assisted PR, when AI-written code keeps shipping subtle bugs, or when setting review standards for a team using coding agents. Produces a focused review with AI-specific findings, verification steps per risk class, and a team checklist for AI-authored changes. For general PR review use code-review-checklist — this skill covers what that one assumes a human wouldn't do.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 280 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте код, написанный ИИ, на характерные для него сбои — правдоподобная, но ошибочная логика, галлюцинации API, избыточное проектирование, мертвый каркас…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1280 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 596 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent checklist-style guide for reviewing AI-authored code and does not request hidden access, persistence, or unsafe authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.