SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF neat

Очистка знаний в конце сессии — сверяет документацию проекта (CLAUDE.md, README, docs/) и память агента с кодом, чтобы ничего не устаревало. Запускается по сигналам этапа разработки: "sync up", "tidy up docs", "update memory", "/neat", "整理文档", "$neat" или отчетам о устаревшей документации. НЕ для не-разработческой "整理", очистки кода или вставленного текста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-of-session knowledge cleanup — reconciles project docs (CLAUDE.md,…»

End-of-session knowledge cleanup — reconciles project docs (CLAUDE.md, README, docs/) and agent memory against the code so nothing rots. Trigger on dev-milestone cues: "sync up", "tidy up docs", "update memory", "/neat", "整理文档", "$neat", or stale-docs reports. NOT for non-dev "整理", tidying code, or pasted text.

ClawHub Agent Skills автор: VincentJiang06 v1.2.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 081 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Очистка знаний в конце сессии — сверяет документацию проекта (CLAUDE.md, README, docs/) и память агента с кодом, чтобы ничего не устаревало. Запускается по…

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: rules/why-and-knowledge-model.md, rules/graduation-mechanism.md, rules/preflight-sizing.md

ПроцедураРазработкаИИ и агентыТексты и документытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: rules/why-and-knowledge-model.md, rules/graduation-mechanism.md, rules/preflight-sizing.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/why-and-knowledge-model.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/graduation-mechanism.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/preflight-sizing.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/sync-protocol.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/kb-audit-usage.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: rules/controls.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: rules/why-and-knowledge-model.md, rules/graduation-mechanism.md, rules/preflight-sizing.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): rules/why-and-knowledge-model.md, rules/graduation-mechanism.md, rules/preflight-sizing.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1081 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed knowledge-cleanup skill that reads and updates project docs and agent memory, with meaningful guardrails for destructive changes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.