SKILLEMALL.ai

BC muniu-liuma

Обзор набора инструментов для обеспечения качества этапов SDD (разработка, управляемая спецификациями) — перечень возможностей, руководство по выбору и инструкции по распространению/установке 5 независимых SKILL (spec-writer / arch-designer / task-planner / impl-guide / audit-trace). Ввод: пользователь запрашивает возможности набора инструментов, назначение конкретного SKILL, как выбрать/установить/распространить SKILL. Вывод: перечень возможностей, рекомендации по выбору SKILL, руководство по установке и распространению. Типичные триггеры: что есть в этом наборе инструментов, какой SKILL использовать, как установить, распространить SKILL, список инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SDD(规范驱动开发)步骤质量工具箱总览——管理 5 个独立步骤 SKILL(spec-writer / arch-designer / t…»

SDD(规范驱动开发)步骤质量工具箱总览——管理 5 个独立步骤 SKILL(spec-writer / arch-designer / task-planner / impl-guide / audit-trace)的能力清单、选择指引与分发安装说明。输入:用户询问工具箱能力、某个 SKILL 的用途、如何选择/安装/分发 SKILL。输出:能力清单、SKILL 选择建议、安装与分发指引。典型触发词:这个工具箱有什么、用哪个 SKILL、怎么安装、分发 SKILL、工具列表。

ClawHub Agent Skills автор: 李林 v1.2.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 483 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Обзор набора инструментов для обеспечения качества этапов SDD (разработка, управляемая спецификациями) — перечень возможностей, руководство по выбору и…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only SDD workflow toolkit whose file, code-reading, and WebFetch guidance is mostly disclosed and aligned with its development-planning purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.