SKILLEMALL.ai

AC todo_list

Отслеживает локальные задачи или рабочие отчеты в базе данных SQLite, включая запланированную работу, объемы прогресса, статус выполнения, удаление и архивирование. Используйте, когда Codex необходимо добавлять задачи, удалять задачи, обновлять прогресс, перечислять текущую работу, отмечать работу как выполненную, суммировать прогресс или архивировать выполненные или отмененные элементы для пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track local todo or work-report items in a SQLite database, including…»

Track local todo or work-report items in a SQLite database, including planned work, progress amounts, completion status, deletion, and archiving. Use when Codex needs to add tasks, delete tasks, update progress, list current work, mark work complete, summarize progress, or archive finished or cancelled items for a user.

ClawHub Agent Skills автор: Xinhai Zou v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 853 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Отслеживает локальные задачи или рабочие отчеты в базе данных SQLite, включая запланированную работу, объемы прогресса, статус выполнения, удаление и…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураЛичная продуктивностьИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
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

    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: 6. 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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (todo_list) не совпадает с папкой (todo-list-pro)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 853 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local todo tracker that stores and manages task data in a disclosed SQLite database without hidden network, credential, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.