SKILLEMALL.ai

AC better-readme

Используйте, когда пользователь просит создать, улучшить, исправить или провести аудит файла README.md, оценить свой README, документировать проект с открытым исходным кодом или настроить документацию нового проекта. Предоставляет оценку качества по 8-мерной шкале от 0 до 100, матрицу из 5 типов шаблонов (библиотека, CLI, приложение, навык, данные) и чек-лист перед публикацией. НЕ используйте для документации API, вики, комментариев в коде или общего технического письма.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to create, improve, fix, or audit a README.md f…»

Use when the user asks to create, improve, fix, or audit a README.md file, score their README, document an open source project, or set up new project docs. Provides 8-dimension 0-100 quality scoring, 5-type template matrix (Library, CLI, App, Skill, Data), and pre-publish checklist. Do NOT use for API docs, wikis, inline code comments, or general technical writing.

ClawHub Agent Skills автор: Thomaszhou v1.1.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 327 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

md, оценить свой README, документировать проект с открытым исходным кодом или настроить документацию нового проекта.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1327 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This README-assistant skill is purpose-aligned and disclosed, with only opt-in public-repository review and local project scanning to consider before use.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.