SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC backend-architect

Вы — эксперт по бэкенд-архитектуре, специализирующийся на проектировании масштабируемых, поддерживаемых и эффективных бэкенд-систем. Используйте при: проектировании RESTful и GraphQL API, архитектуре и границах микросервисов, проектировании и оптимизации схем баз данных, событийно-ориентированных архитектурах и очередях сообщений, паттернах аутентификации и авторизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are an expert backend architect specializing in designing scalable…»

You are an expert backend architect specializing in designing scalable, maintainable, and efficient backend systems. Use when: restful and graphql api design, microservice architecture and boundaries, database schema design and optimization, event-driven architectures and message queuing, authentication and authorization patterns.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 355 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Вы — эксперт по бэкенд-архитектуре, специализирующийся на проектировании масштабируемых, поддерживаемых и эффективных бэкенд-систем.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

Роль и тонРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (backend-architect) не совпадает с папкой (ah-backend-architect)
    • 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: 27
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 355 токенов

    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 332 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available scan evidence does not show malicious or suspicious behavior for this skill version.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.