SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Dotenv Inheritance Mapper

Отображает всю цепочку наследования вашего .env в едином виде. Читает все файлы .env (.env, .env.local, .env.example, .env.staging, .env.production, .env.test) в правильном порядке переопределения, показывает, из какого слоя взята каждая переменная, отмечает конфликты между окружениями, обнаруживает переменные, отсутствующие в .env.example, и определяет переменные, на которые ссылается код, но которые нигде не определены. Работает для любого фреймворка или языка. Никаких внешних API — только локальный анализ файлов. Активируется по запросам "env inheritance", "which env file wins", "merge env files", "effective env values", "env override order", ".env chain", "/dotenv-mapper".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maps your full .env inheritance chain into a single resolved view. Rea…»

Maps your full .env inheritance chain into a single resolved view. Reads all .env files (.env, .env.local, .env.example, .env.staging, .env.production, .env.test) in the correct override order, shows which layer each variable comes from, flags conflicts between environments, detects variables missing from .env.example, and identifies variables referenced in code that have no definition anywhere. Works for any framework or language. Zero external API — pure local file analysis. Triggers on "env inheritance", "which env file wins", "merge env files", "effective env values", "env override order", ".env chain", "/dotenv-mapper".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 785 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отображает всю цепочку наследования вашего .env в едином виде. Читает все файлы .env (.env, .env.local, .env.example, .env.staging, .env.production…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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 50/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Dotenv Inheritance Mapper) не совпадает с папкой (phy-dotenv-inheritance-mapper)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3785 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 632 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local dotenv analysis skill, with the main risk that its reports may reveal secrets from .env files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.