SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD i18n Audit

Аудитор покрытия ключей i18n для многоязычных кодовых баз. Сравнивает каждый файл локали с базовой локалью, чтобы найти отсутствующие ключи перевода, непереведенные значения (значение идентично исходному языку), пустые строки, маскирующиеся под переводы, и потерянные ключи, которые существуют во вторичных локалях, но отсутствуют в базовой. Поддерживает JSON (i18next, react-intl, vue-i18n), YAML (Rails i18n), PO/POT (gettext), ARB (Flutter) и вложенные/пространства имен ключей. Отчеты о проценте покрытия для каждой локали, флаги ключей с наибольшим влиянием (используемых в наибольшем количестве шаблонов) и генерирует команду CI fail-gate. Нулевое количество внешних API — чистый анализ локальных файлов. Активируется по запросам «отсутствующие переводы», «покрытие i18n», «непереведенные ключи», «аудит локали», «какие строки не переведены», «/i18n-audit».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«i18n key coverage auditor for multi-locale codebases. Diffs every loca…»

i18n key coverage auditor for multi-locale codebases. Diffs every locale file against the base locale to find missing translation keys, untranslated values (value identical to source language), empty strings masquerading as translations, and orphaned keys that exist in secondary locales but not in the base. Supports JSON (i18next, react-intl, vue-i18n), YAML (Rails i18n), PO/POT (gettext), ARB (Flutter), and nested/namespaced key structures. Reports a per-locale coverage percentage, flags the highest-impact missing keys (used in the most templates), and generates a CI fail-gate command. Zero external API — pure local file analysis. Triggers on "missing translations", "i18n coverage", "untranslated keys", "locale audit", "which strings are not translated", "/i18n-audit".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 552 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудитор покрытия ключей i18n для многоязычных кодовых баз.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторТексты и документытип 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
D
42/100
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 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 42/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (i18n Audit) не совпадает с папкой (phy-i18n-audit)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 12, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3552 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 780 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local translation-file audit helper, and its file reading and optional report/scaffold guidance match that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.