SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF tech-insight

После выбора окончательного решения проводится его глубокий технический анализ: анализ внутренней архитектуры, ключевых механизмов, конкурентных преимуществ, точек риска. Это не поверхностное описание, а реальный разбор принципов работы. Рабочий процесс включает: анализ архитектуры, анализ механизмов, выявление преимуществ, оценку рисков, прогнозирование развития, подробный отчет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«选型结论出来后，对最终选定的方案做深度技术拆解——内部架构分析、核心机制、竞争壁垒、风险点。不是介绍文章那种表面描述，是真的去拆它怎么运作。…»

选型结论出来后，对最终选定的方案做深度技术拆解——内部架构分析、核心机制、竞争壁垒、风险点。不是介绍文章那种表面描述，是真的去拆它怎么运作。工作流包含：架构拆解、机制分析、壁垒识别、风险评估、演进预测、深度报告。

ClawHub Agent Skills автор: vincentlau2046-sudo v1.0.2 MIT-0 35 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 418 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

После выбора окончательного решения проводится его глубокий технический анализ: анализ внутренней архитектуры, ключевых механизмов, конкурентных преимуществ…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/drawio-generator.py

ПроцедураИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/drawio-generator.py
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token layered-architecture-generator-v2.py:11
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    class Laye…V2:
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token layered-architecture-generator-v2.py:294
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    generator = Laye…rV2(output_dir)

Просканировано файлов: 35. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/drawio-generator.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/drawio-generator.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/drawio-generator.py
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tech-insight) не совпадает с папкой (technical-insight)
  • 100Шаги. Шагов: 210
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2418 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 210 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly aligned with technical analysis, but it asks for broad runtime authority and contains unsafe filesystem, credential, and subprocess behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.