SKILLEMALL.ai

BD index-official-website-demand-change

Однократное выполнение изменений требований проекта на официальном сайте. Используется, когда пользователь вставляет большой блок новых требований и одновременно предоставляет путь к проекту, автоматически выполняя в указанном каталоге проекта: проверку чистоты рабочего пространства целевой ветки, получение последних изменений кода, запись требований в productdemand.md с созданием почасовой резервной копии, изменение кода в соответствии с требованиями, запуск необходимых проверок, git commit, push, и после успешного push отправку уведомления через webhook корпоративного WeChat, содержащего время и точки изменения кода. Подходит для запросов типа "Изменения на сайте: текст требований + путь к проекту + ветка" для выполнения в один клик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一键执行官网项目需求变更。用于用户粘贴一大段新需求并同时提供项目路径后,自动在指定项目目录上完成:检查目标分支工作区是否干净、拉取最新代码、…»

一键执行官网项目需求变更。用于用户粘贴一大段新需求并同时提供项目路径后,自动在指定项目目录上完成:检查目标分支工作区是否干净、拉取最新代码、把需求写入 productdemand.md 并做小时级备份、根据需求修改代码、运行必要检查、git commit、push,并在 push 成功后通过企业微信 webhook 发送包含时间和代码变动点的通知。适合“官网改动:需求正文 + 项目路径 + 分支”这类一键执行请求。

ClawHub Agent Skills автор: shidengyun v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 4 скрипта тело ≈ 346 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Однократное выполнение изменений требований проекта на официальном сайте.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (index-official-website-demand-change) не совпадает с папкой (wacai-index-official-website-demand-change)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 346 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it says, but it can publish repository changes and send project details to a built-in Enterprise WeChat webhook without a separate approval step.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.