SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Dep Upgrade

Аудит зависимостей и планировщик обновлений для проектов Node.js, Python, Rust, Go и Ruby. Сканирует устаревшие пакеты, уязвимости CVE и критические изменения, затем создает приоритетный план обновления с точными командами. Не требует внешних API — работает полностью с вашими файлами проекта и стандартными CLI пакетных менеджеров. Срабатывает по запросам "audit dependencies", "check for vulnerabilities", "upgrade packages", "outdated deps", "/dep-upgrade".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dependency audit and upgrade planner for Node.js, Python, Rust, Go, an…»

Dependency audit and upgrade planner for Node.js, Python, Rust, Go, and Ruby projects. Scans for outdated packages, vulnerability CVEs, and breaking changes, then produces a prioritized upgrade plan with exact commands. Zero external API required — works entirely from your project files and standard package manager CLIs. Triggers on "audit dependencies", "check for vulnerabilities", "upgrade packages", "outdated deps", "/dep-upgrade".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 899 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудит зависимостей и планировщик обновлений для проектов Node.js, Python, Rust, Go и Ruby. Сканирует устаревшие пакеты, уязвимости CVE и критические…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторБезопасностьРазработкаИнфраструктуратип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Dep Upgrade) не совпадает с папкой (phy-dep-upgrade)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 12, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1899 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This dependency-audit skill appears useful, but it also tells agents to run package-changing fix commands under broad triggers without enough visible scoping or confirmation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.