AC skill-release-plus
Публикатор навыков с несколькими хабами. Войти → Аудит (заполнитель) → Упаковать (чистый tar.gz с правилами исключения) → Опубликовать на clawhub.com, skillhub.cn (Tencent Cloud) или GitHub Releases — все в одной команде. Расширяемая система адаптеров — добавьте свой хаб через пользовательский скрипт (subprocess + JSON envelope). Единственный источник истины: один exclude.json, один проход подписи, один пакет, распространение на N целей. Цель по умолчанию: только clawhub. Используйте --target all для всех трех реальных хабов или --target user-hook:./my-script.sh для пользовательских назначений. Триггеры: publish skill, release skill, push to skill hub, ship skill to multiple hubs, 发布 skill, 上传到 clawhub, 发布到 skillhub.cn.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-hub skill publisher. Sign → Audit (placeholder) → Pack (clean ta…»
Multi-hub skill publisher. Sign → Audit (placeholder) → Pack (clean tar.gz with exclude rules) → Publish to clawhub.com, skillhub.cn (Tencent Cloud), or GitHub Releases, all in one command. Pluggable adapter framework — add your own hub via a user-hook script (subprocess + JSON envelope). Single source of truth: one exclude.json, one signing pass, one package, fan out to N targets. Default target: clawhub only. Use --target all for all three real hubs, or --target user-hook:./my-script.sh for custom destinations. Triggers on: publish skill, release skill, push to skill hub, ship skill to multiple hubs, 发布 skill, 上传到 clawhub, 发布到 skillhub.cn.
Публикатор навыков с несколькими хабами.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 12. 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2213 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +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
- -34 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 649 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.