SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD httpstat

Красивая статистика HTTP-ответов с временным водопадом. Используйте, когда вас просят проверить время отклика URL, отладить медленные запросы, измерить TTFB или получить разбивку времени HTTP. Похоже на curl -v, но читаемо. Нулевые зависимости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pretty HTTP response statistics with timing waterfall. Use when asked…»

Pretty HTTP response statistics with timing waterfall. Use when asked to check a URL's response time, debug slow requests, measure TTFB, or get HTTP timing breakdown. Like curl -v but readable. Zero dependencies.

ClawHub Agent Skills автор: rogue-agent1 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 125 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Красивая статистика HTTP-ответов с временным водопадом.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 125 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent HTTP timing/debugging skill whose network behavior is expected, but users should avoid sending real secrets in example requests.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.