SKILLEMALL.ai

AC sdlc-assistant

Помощник для команд разработки ПО, включая разработчиков, тестировщиков (QA), владельцев продуктов (PO), менеджеров проектов (PM) и бизнес-аналитиков (BA). Полезен, когда пользователь спрашивает о фазах SDLC, планировании спринта, сборе требований, планировании тестирования, управлении релизами, уточнении бэклога, сроках проекта, критериях приемки, определении готовности, пользовательских историях, сортировке ошибок, ретроспективах, запросах на изменение или других этапах создания и поставки ПО. Актуален для вопросов вроде «как написать пользовательскую историю», «что делать на этапе тестирования», «помоги спланировать релиз», «agile против waterfall» или вопросов о старте проекта, исследовании, дизайне, разработке, QA, UAT, развертывании или пост-релизных активностях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A guided assistant for software development teams across roles includi…»

A guided assistant for software development teams across roles including developers, testers (QA), product owners (PO), project managers (PM), and business analysts (BA). Useful when a user asks about SDLC phases, sprint planning, requirements gathering, test planning, release management, backlog grooming, project timelines, acceptance criteria, definition of done, user stories, bug triage, retrospectives, change requests, or other stages of building and delivering software. Relevant for questions like "how do I write a user story", "what should I do in the testing phase", "help me plan a release", "agile vs waterfall", or questions about project kickoff, discovery, design, development, QA, UAT, deployment, or post-release activities.

ClawHub Agent Skills автор: Akshay Patil v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник для команд разработки ПО, включая разработчиков, тестировщиков (QA), владельцев продуктов (PO), менеджеров проектов (PM) и бизнес-аналитиков (BA).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторОперации и проектыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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: 4. 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 62/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1317 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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 744 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available evidence shows a broadly scoped planning skill concern, but no concrete sign of hidden, destructive, or credential-stealing behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.