SKILLEMALL.ai

AC git-helper-tool-free

Предоставляет помощь в выполнении распространенных операций Git, руководство по разрешению конфликтов, проверку соответствия коммитов и список безопасных операций, подходит для повседневного использования разработчиками. Используйте, когда требуется генерация кода, помощь в программировании, отладка, тестирование, разработка и развертывание. Не подходит для нечетких запросов без четкого технологического стека. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации рабочих процессов. Поддерживает китайский язык, прост в использовании без сложной настройки. Результаты можно использовать напрямую, сокращая затраты на вторичную обработку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供Git常见操作辅助、冲突解决指引、提交规范检查与安全操作清单,适合开发者日常使用。Use when 需要代码生成、编程辅助、调试测试、开…»

提供Git常见操作辅助、冲突解决指引、提交规范检查与安全操作清单,适合开发者日常使用。Use when 需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用。不适用于无明确技术栈的模糊需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 049 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предоставляет помощь в выполнении распространенных операций Git, руководство по разрешению конфликтов, проверку соответствия коммитов и список безопасных…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2049 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Git helper is mostly aligned with Git workflows, but it includes under-disclosed credential persistence, broad execution scope, and risky destructive Git examples that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 29 авг. 2026 г.