SKILLEMALL.ai

BF argus1

Argus — Стоглазый. Сканирует вашу кодовую базу Python или JavaScript на наличие ошибок, уязвимостей безопасности, запахов кода и распространенных антипаттернов — предоставляет отсортированный отчет с номерами строк, оценками серьезности и предложениями по исправлению. Внешние инструменты не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Argus — The Hundred-Eyed. Scan your Python or JavaScript codebase fo…»

Argus — The Hundred-Eyed. Scan your Python or JavaScript codebase for bugs, security vulnerabilities, code smells, and common anti-patterns — get a prioritised findings report with line numbers, severity ratings, and fix suggestions. No external tools required.

ClawHub Agent Skills автор: OccupyTheMilkyWay v1.0.4 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 107 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Argus — Стоглазый. Сканирует вашу кодовую базу Python или JavaScript на наличие ошибок, уязвимостей безопасности, запахов кода и распространенных…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4107 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Argus is a local code scanner whose report files should be understood before use, but the artifacts do not show hidden exfiltration, destructive behavior, or privilege abuse.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.