SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD text-directory-archiver

Упаковывайте структуры каталогов в один простой текстовый файл или восстанавливайте структуры каталогов из текстовых файлов. Идеально подходит для переноса проектов между сессиями, создания снимков кодовой базы и обмена полными проектами в текстовых средах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Package directory structures into a single plain text file, or restore…»

Package directory structures into a single plain text file, or restore directory structures from text files. Ideal for transferring projects across sessions, creating codebase snapshots, and sharing full projects in plain-text environments.

ClawHub Agent Skills автор: TurinFohlen v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 978 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 23 ч назад

Упаковывайте структуры каталогов в один простой текстовый файл или восстанавливайте структуры каталогов из текстовых файлов.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
37
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
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

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 43Шаги. Шагов: 2, расплывчатых формулировок: 2
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 978 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 37.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a useful text archiver, but its unpacker can write or remove local files and create symlinks from untrusted text without strong containment or warnings.
LLM: suspicious (high) · 30 мая 2026 г.