SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB Env Doctor

Сканирует ваш код для автоматического обнаружения всех переменных среды, на которые ссылается исходный код, генерирует полностью документированный файл .env.example, обнаруживает отсутствующие переменные в вашем текущем .env и помечает риски безопасности (залогированные секреты, закоммиченные файлы .env, раскрытые ключи). Работает с Node.js, Python, Go, Ruby и скриптами оболочки. Нулевая конфигурация — просто запустите в каталоге вашего проекта. Активируется по "env doctor", "check env vars", "generate .env.example", "missing environment variables", "audit secrets", "/env-doctor".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scans your codebase to auto-discover every environment variable refere…»

Scans your codebase to auto-discover every environment variable referenced in source code, generates a fully-documented .env.example, detects missing vars in your current .env, and flags security risks (logged secrets, committed .env files, exposed keys). Works across Node.js, Python, Go, Ruby, and shell scripts. Zero config — just run it in your project directory. Triggers on "env doctor", "check env vars", "generate .env.example", "missing environment variables", "audit secrets", "/env-doctor".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 092 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сканирует ваш код для автоматического обнаружения всех переменных среды, на которые ссылается исходный код, генерирует полностью документированный файл…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

СправочникРазработкатип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Env Doctor) не совпадает с папкой (phy-env-doctor)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2092 токенов
  • 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Env Doctor is a local repository auditing skill whose file reads and generated example file match its stated environment-variable documentation and secret-checking purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.