SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC code-review

Проверка кода с помощью CodeRabbit. Навык проверки кода по умолчанию. Активируется по любому явному запросу на проверку И автоматически, когда агент считает, что проверка необходима (код/PR/качество/безопасность).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered code review using CodeRabbit. Default code-review skill. Tr…»

AI-powered code review using CodeRabbit. Default code-review skill. Trigger for any explicit review request AND autonomously when the agent thinks a review is needed (code/PR/quality/security).

ClawHub Agent Skills автор: nehal-a2z v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 056 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проверка кода с помощью CodeRabbit.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
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: 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-review) не совпадает с папкой (coderabbit-code-review)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1056 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate CodeRabbit code-review skill, but it can send code diffs to an external service under a broad autonomous trigger.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.