SKILLEMALL.ai

BD changelog-generator-zh

Генератор журнала изменений. Автоматически создает структурированный журнал обновлений на основе записей Git, списка функций или изменений в коде. Подходит для технических руководителей/менеджеров по разработке, которые систематизируют изменения в релизах, менеджеров по продукту, которые составляют описания версий, и инженеров по эксплуатации, которые ведут историю обновлений системы. Поддерживает классификацию по функциям (новое/исправлено/улучшено/критические изменения) и совместим со стандартом Keep a Changelog. Распространенные поисковые запросы: как написать обновление версии, автоматическая генерация описания релиза, преобразование коммитов Git в журнал, как систематизировать записи версий, сводка изменений перед релизом, шаблон документации итераций продукта, как пометить критические изменения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Changelog生成 / 版本日志自动生成 / 发布说明自动撰写 / Release Notes generator。根据Git提交记录、…»

Changelog生成 / 版本日志自动生成 / 发布说明自动撰写 / Release Notes generator。根据Git提交记录、功能列表或代码变更,自动生成结构清晰的版本更新日志。适用于技术负责人/研发经理整理发版改动、产品经理撰写版本说明、运维工程师记录系统升级历史。支持按功能分类(新增/修复/优化/破坏性变更),兼容Keep a Changelog格式标准。常见搜索触发词:版本更新怎么写、自动生成发布说明、Git提交转日志、版本记录怎么整理、发版前改动汇总、产品迭代文档模板、破坏性变更怎么标注。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 141 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор журнала изменений.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 43/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 141 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skills are mostly coherent and disclosed, but one review helper defaults to running a nested agent with full filesystem access and approval bypass, which deserves careful review before installation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.