SKILLEMALL.ai

BC code-debug

Диагностировать сбои в текущей локальной кодовой базе и произвести наименьшее обоснованное исправление. Используйте, когда пользователь сообщает об ошибке, сбое, плохом выводе, нестабильном поведении, неудачном тесте или просит провести анализ первопричин и конкретное исправление в рабочей среде. Не используйте для системного администрирования или устранения неполадок оборудования. Китайские триггеры: 报错 (ошибка), 运行异常 (аномалия выполнения), 崩溃 (сбой), 逻辑错误 (логическая ошибка), 定位原因 (определение причины), 修复 bug (исправление бага), 最小复现 (минимальное воспроизведение).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose failures in the current local codebase and produce the smalle…»

Diagnose failures in the current local codebase and produce the smallest defensible fix. Use when the user reports an error, crash, bad output, flaky behavior, failed test, or asks for root-cause analysis and a concrete repair in the workspace. Do not use for system administration or hardware troubleshooting. Chinese triggers: 报错、运行异常、崩溃、逻辑错误、定位原因、修复 bug、最小复现.

ClawHub Agent Skills автор: sf0799 v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 74 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностировать сбои в текущей локальной кодовой базе и произвести наименьшее обоснованное исправление.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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

    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: 3. 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: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Diagnose failures in the current local codebase and produce the sm… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 74 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a small debugging helper skill that gives workflow guidance for diagnosing local code issues and does not include executable code or hidden access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.