SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ai-code-review

Автоматический обзор кода с анализом LLM, голосовой транскрипцией и уведомлениями в Discord

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated code review with LLM analysis, voice transcription, and Disc…»

Automated code review with LLM analysis, voice transcription, and Discord notifications

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 873 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматический обзор кода с анализом LLM, голосовой транскрипцией и уведомлениями в Discord

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/healthcheck.sh

АнализаторDiscordРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/healthcheck.sh
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:28
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    export DISCORD_WEBHOOK_URL="https://discord.com/api/webhooks/..."  # optional
    заглушка

Просканировано файлов: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/healthcheck.sh

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/healthcheck.sh
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/healthcheck.sh
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-code-review) не совпадает с папкой (ai-code-review-svc)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 873 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly describes an AI code-review workflow, but it also claims system health checks can auto-restart services such as nginx and Docker without clear scoping or included implementation to review.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.