SKILLEMALL.ai

AD superpowers

Разработка ПО по принципу Spec-first, TDD, с использованием подчинённых агентов. Используйте, когда: (1) создаёте новую функцию или приложение — запускает цикл мозгового штурма → планирования → выполнения подчинённым агентом, (2) отлаживаете ошибку или сбой теста — запускает процесс систематического поиска первопричин, (3) пользователь говорит «давай создадим», «помоги спланировать», «я хочу добавить X» или «это сломано», (4) завершаете ветку функции — запускает проверку тестов + варианты слияния/PR. НЕ для: однострочных исправлений (просто отредактируйте), чтения кода или не связанных с кодом задач. Требует exec tool и sessions_spawn.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Spec-first, TDD, subagent-driven software development workflow. Use wh…»

Spec-first, TDD, subagent-driven software development workflow. Use when: (1) building any new feature or app — triggers brainstorm → plan → subagent execution loop, (2) debugging a bug or test failure — triggers systematic root-cause process, (3) user says "let's build", "help me plan", "I want to add X", or "this is broken", (4) completing a feature branch — triggers test verification + merge/PR options. NOT for: one-liner fixes (just edit), reading code, or non-code tasks. Requires exec tool and sessions_spawn.

ClawHub Agent Skills v1.0.0 8 файлов тело ≈ 1 034 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разработка ПО по принципу Spec-first, TDD, с использованием подчинённых агентов.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1034 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 519 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only coding workflow skill whose powerful actions are disclosed and tied to software-development tasks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious