SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF bundle-size-analysis

Анализируйте размер JavaScript и пакетов npm с помощью Bundlephobia, а также связанные проверки размера пакетов и бандлов. Используйте, когда Codex необходимо отправить пакеты npm или зависимости package.json на bundlephobia.com, проверить минифицированную/сжатую стоимость, сравнить пакеты, проверить экспорты/зависимости/историю/похожие пакеты, проверить размер упаковки npm, проверить собранные артефакты или рекомендовать сокращение размера зависимостей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze JavaScript and npm package size using Bundlephobia plus relate…»

Analyze JavaScript and npm package size using Bundlephobia plus related package and bundle-size checks. Use when Codex needs to submit npm packages or package.json dependencies to bundlephobia.com, inspect minified/gzipped cost, compare packages, check exports/dependencies/history/similar packages, validate npm packaging size, inspect built artifacts, or recommend dependency-size reductions.

ClawHub Agent Skills автор: Typpi v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 052 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте размер JavaScript и пакетов npm с помощью Bundlephobia, а также связанные проверки размера пакетов и бандлов.

Как процесс F 37/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/check-selection.md

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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
37/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/check-selection.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/check-selection.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/check-selection.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/check-selection.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bundle-size-analysis) не совпадает с папкой (bundlephobia-skill)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1052 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward bundle-size analysis guide that uses Bundlephobia queries and local package-size checks without hidden persistence or credential handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.