SKILLEMALL.ai

BD code-to-doc-generator

Извлечение бизнес-логики из кода и пользовательского интерфейса для генерации различных типов проектной документации (BRD/MRD, PRD, краткое описание HLD, DDD, подробное описание LLD, руководство по кодированию, документация по тестированию BDD/SIT/E2E/UAT, руководство по эксплуатации, документация по мониторингу SLI/SLO, документация по CI/CD). Ограничивает аспекты написания документов, аналитические точки зрения и форматы. Применимо к любым типам проектов (Web, серверные службы, мобильные, настольные приложения и т. д.). Триггерные слова: генерация документации, бизнес-документация, руководство по эксплуатации, руководство пользователя, документация по требованиям, PRD, BRD, MRD, краткое описание, HLD, подробное описание, LLD, DDD, описание предметной области, документация по тестированию, руководство по кодированию, обратный анализ, улучшение документации, обновление руководства, синхронизация документации, дрейф документации, обратная синхронизация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从代码和 UI 逆向提取业务逻辑,生成不同类型的项目文档(BRD/MRD、PRD、HLD概要设计、DDD领域设计、LLD详细设计、编码指南、…»

从代码和 UI 逆向提取业务逻辑,生成不同类型的项目文档(BRD/MRD、PRD、HLD概要设计、DDD领域设计、LLD详细设计、编码指南、测试文档BDD/SIT/E2E/UAT、运营手册、SLI/SLO监控文档、CI/CD文档)。约束文档的写作维度、分析视角和格式规范。适用于任意项目类型(Web、后端服务、移动端、桌面应用等)。触发词:生成文档、业务文档、运营手册、操作指南、需求文档、PRD、BRD、MRD、概要设计、HLD、详细设计、LLD、DDD、领域设计、测试文档、编码指南、逆向分析、完善文档、更新手册、同步文档、文档漂移、反向同步。

ClawHub Agent Skills автор: SuiFei v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 869 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлечение бизнес-логики из кода и пользовательского интерфейса для генерации различных типов проектной документации (BRD/MRD, PRD, краткое описание HLD, DDD…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 7. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1869 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill is focused on reading a project and writing documentation, with disclosed local search and documentation-update behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.