SKILLEMALL.ai

BC pg-job-queue-free

PG Task Queue Free Edition — это легкая база знаний по очередям задач на основе PostgreSQL, помогающая независимым разработчикам реализовать надежное планирование асинхронных задач с использованием одной таблицы базы данных без необходимости интеграции Redis или RabbitMQ. Основные возможности: предоставление на основе

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PG任务队列免费版是一套基于 `PostgreSQL` 的轻量任务队列知识库,帮助独立开发者在不引入 Redis 或 RabbitMQ 的前…»

PG任务队列免费版是一套基于 `PostgreSQL` 的轻量任务队列知识库,帮助独立开发者在不引入 Redis 或 RabbitMQ 的前提下,用一张数据库表实现可靠的异步任务调度。核心能力:提供基于

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 077 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

PG Task Queue Free Edition — это легкая база знаний по очередям задач на основе PostgreSQL, помогающая независимым разработчикам реализовать надежное…

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

ИнтеграцияPostgreSQLРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
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

  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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 22, column 1: suggested_price: "9.9 CNY/per_use" tools: ["read", "write", "exec"] ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_model"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "suggested_price"

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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2077 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)
  • +3Длина description 101: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly a PostgreSQL job-queue guidance document, but it asks for write and command-execution authority while describing itself as a pure knowledge-base skill, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · 23 июл. 2026 г.