SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC skill-validation

Используйте этот навык, когда: validation" [shape=box];; > "skill-validation" [label="yes"];; > "Editing existing skill?" [label="no"];. Активен для задач, связанных с проверкой навыков. v2.0.0: Соответствие текущей спецификации ClawHub — описания триггеров, метаданные JSON в одну строку, правило folder=slug, прогрессивное раскрытие бюджета, спецификации установки. v1.0.0: Начальный контрольный список.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gunakan skill ini saat: validation" [shape=box];; > "skill-validation"…»

Gunakan skill ini saat: validation" [shape=box];; > "skill-validation" [label="yes"];; > "Editing existing skill?" [label="no"];. Aktif untuk tugas terkait skill-validation."v2.0.0: Align with current ClawHub spec — trigger-style descriptions, single-line metadata JSON, folder=slug rule, progressive disclosure budget, install specs. v1.0.0: Initial checklist

ClawHub Agent Skills автор: Suga Nick v2.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 746 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда: validation" [shape=box];; > "skill-validation" [label="yes"];; > "Editing existing skill?" [label="no"];. Активен для задач…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураТексты 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected flow-seq-start at node end at line 2, column 51: description: "Gunakan skill ini saat: validation" [shape=box];; > "skill-valida… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1746 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a checklist-style validator for OpenClaw skills and does not contain hidden execution, persistence, credential use, or unrelated data handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.