SKILLEMALL.ai

AC conventional-git

Стандарты именования веток, рабочих деревьев и сообщений коммитов для проектов GitHub и GitLab в соответствии с Conventional Commits v1.0.0. Используйте при создании веток, именовании рабочих деревьев, написании коммитов, генерации сообщений коммитов, проверке соглашений по именованию веток или настройке автоматизации журнала изменений. Применяйте, когда вашему проекту нужна согласованная история git, релизы на основе SemVer, генерация журнала изменений с возможностью парсинга или автоматическое закрытие issues. Активируйте, когда пользователь спрашивает, как назвать рабочее дерево, создать рабочее дерево git или организовать рабочие деревья вместе с ветками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conventional Commits v1.0.0 branch naming, worktree naming, and commit…»

Conventional Commits v1.0.0 branch naming, worktree naming, and commit message standards for GitHub and GitLab projects. Use when creating branches, naming worktrees, writing commits, generating commit messages, reviewing branch conventions, or setting up changelog automation. Apply when your project needs consistent git history, SemVer-driven releases, parseable changelog generation, or automatic issue closing. Trigger when the user asks how to name a worktree, create a git worktree, or organize worktrees alongside branches.

ClawHub Agent Skills автор: Samuel Berthe v1.3.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 614 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Стандарты именования веток, рабочих деревьев и сообщений коммитов для проектов GitHub и GitLab в соответствии с Conventional Commits v1.0.0. Используйте при…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникGitHubGitLabРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1614 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a conventional Git workflow guide with disclosed git-related permissions and no evidence of hidden, destructive, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.