SKILLEMALL.ai

AC context7

Ищет актуальную документацию и примеры кода для любой библиотеки или фреймворка с помощью context7-mcp. Используйте, когда агенту нужно узнать, как использовать библиотеку (API, конфигурация, примеры), избежать галлюцинаций устаревших деталей API или проверить сигнатуру метода, схему конфигурации или шаблон интеграции. Срабатывает на фразы вроде «как мне использовать X», «какой API для Y», «покажи пример Z», «проверь документацию для», «последний синтаксис для», «как настроить» или любую задачу, где актуальная документация по библиотеке повысит точность. Требует npx и сетевого доступа; ключ API не нужен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Look up current, accurate documentation and code examples for any libr…»

Look up current, accurate documentation and code examples for any library or framework using context7-mcp. Use when an agent needs to know how to use a library (APIs, configuration, examples), wants to avoid hallucinating outdated API details, or needs to verify a method signature, config schema, or integration pattern. Triggers on phrases like "how do I use X", "what's the API for Y", "show me an example of Z", "check the docs for", "latest syntax for", "how to configure", or any task where current library documentation would improve accuracy. Requires npx and network access; no API key needed.

ClawHub Agent Skills автор: TimesAndPlaces v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 816 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ищет актуальную документацию и примеры кода для любой библиотеки или фреймворка с помощью context7-mcp.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИИ и агентыТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 2. 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 53/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (context7) не совпадает с папкой (morrow-context7)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 816 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 602 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward documentation lookup helper that discloses its network and npx use and shows no hidden installer, persistence, credential access, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.