AD skill-release-audit
Аудитор качества и безопасности перед публикацией для навыков ИИ-агентов (формат SKILL.md + scripts/ + references/, используемый Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot, OpenClaw, ClawHub и совместимыми реестрами SkillHub). Шесть модулей статической проверки (без LLM, по умолчанию без сети): (1) правильность синтаксиса и логики, (2) полнота функций, (3) обработка крайних случаев и ошибок, (4) безопасность данных (обнаруживает файлы, записанные внутри каталога навыка, которые будут потеряны при обновлении), (5) объявление зависимостей по сравнению с кодом, (6) стандарты документации SKILL.md. Профили правил для каждого реестра через `--target`. Только отчет — никогда не редактирует ваши файлы, никогда не публикует. Используйте при публикации навыка, изменении существующего навыка или диагностике причин неожиданного поведения навыка — запускайте его как последний машиночитаемый этап перед выпуском. Триггерные фразы: "skill release audit", "audit before publishing", "pre-release check", "release gate", "skill safety check", "发版前检查", "skill 发布检查", "审查这个 skill 能不能发版".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-publish quality and safety auditor for AI agent skills (SKILL.md +…»
Pre-publish quality and safety auditor for AI agent skills (SKILL.md + scripts/ + references/ format used by Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot, OpenClaw, ClawHub, and compatible SkillHub registries). Six static-check modules (no LLM, no network by default): (1) syntax and logic correctness, (2) feature completeness, (3) edge-case and error handling, (4) data safety (detects files written inside the skill dir that would be lost on update), (5) dependency declaration vs code, (6) SKILL.md documentation standards. Per-registry rule profiles via `--target`. Pure reporter — never edits your files, never publishes. Use when publishing a skill, modifying an existing skill, or diagnosing why a skill behaves unexpectedly — run it as the last machine-checkable gate before release. Trigger phrases: "skill release audit", "audit before publishing", "pre-release check", "release gate", "skill safety check", "发版前检查", "skill 发布检查", "审查这个 skill 能不能发版".
Аудитор качества и безопасности перед публикацией для навыков ИИ-агентов (формат SKILL.md + scripts/ + references/, используемый Claude Code, Cursor, OpenAI…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 105): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1880 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 966: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -31 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.