SKILLEMALL.ai

AD design-doc-generator

На основе кода серверного и клиентского проектов + фронтенд-страницы генерирует стандартный документ с описанием модуля (Word .docx). Активируется: (1) когда пользователь просит систематизировать/сгенерировать документ с описанием модуля, (2) когда пользователь просит вывести описание функционала, структуру таблиц, описание процессов и другие технические документы, (3) когда пользователь упоминает "документ с описанием", "модульный документ", "технический документ".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据前后端项目代码 + 前端页面,生成标准模块设计文档(Word .docx)。激活时机:(1) 用户要求整理/生成某个模块的设计文档,(2…»

根据前后端项目代码 + 前端页面,生成标准模块设计文档(Word .docx)。激活时机:(1) 用户要求整理/生成某个模块的设计文档,(2) 用户要求输出功能设计、表结构、流程说明等技术文档,(3) 用户提到"设计文档"、"模块文档"、"技术文档"。

ClawHub Agent Skills автор: superchao9 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 755 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе кода серверного и клиентского проектов + фронтенд-страницы генерирует стандартный документ с описанием модуля (Word .docx). Активируется: (1) когда…

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

ГенераторWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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: 4. 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 755 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a legitimate documentation purpose, but it asks for raw application login credentials and saves authenticated screenshots and internal design material without clear safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.