SKILLEMALL.ai

AC dev-workflow

Структурированный рабочий процесс разработки, принудительно выполняющий процесс План → Реализация → Обзор. Условия срабатывания: (1) Пользователь вводит команду KAIFA## (2) Естественный язык содержит ключевые слова, связанные с разработкой: "разработка" + "SKILL/APP/приложение/система/модуль/функция/инструмент", "реализовать" + "функция/модуль", "написать" + "модуль/система/сервис", "рефакторинг", "создать" + "проект/модуль" (3) В случае неопределенности задавать пользователю уточняющие вопросы. Не срабатывает: простое изменение одного файла, обновление конфигурации, запросы на поиск, исправление мелких ошибок. Поддерживает совместную работу нескольких суб-агентов (Архитектор/Разработчик/Рецензент), автоматически распределяет модели в зависимости от сложности (pro=глубокое рассуждение, flash=детерминированное выполнение), План и Обзор сохраняются в каталоге plans/.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«结构化开发工作流,强制执行 Plan → Implement → Review 流程。 触发条件: (1) 用户输入 KAIFA## 命令…»

结构化开发工作流,强制执行 Plan → Implement → Review 流程。 触发条件: (1) 用户输入 KAIFA## 命令 (2) 自然语言包含开发类关键词:"开发"+"SKILL/APP/应用/系统/模块/功能/工具"、"实现"+"功能/模块"、"写"+"模块/系统/服务"、"重构"、"新建"+"项目/模块" (3) 不确定时反问用户确认 不触发:简单单文件修改、配置更新、查询类请求、小bug修复 支持多角色子 agent 协作(Architect/Developer/Reviewer),自动按复杂度分配模型(pro=深度推理,flash=确定性执行),产出的 Plan 和 Review 归档到 plans/ 目录。

ClawHub Agent Skills автор: A.H89 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 359 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Структурированный рабочий процесс разработки, принудительно выполняющий процесс План → Реализация → Обзор.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

  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: 6. 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 54/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (dev-workflow) не совпадает с папкой (kaifaskillfz01)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1359 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a transparent development-workflow skill that plans, implements after approval, reviews, and saves workflow notes, with no hidden executable code or malicious behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.