SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD skill-distributor

Проверяет пакеты AI-навыков (каталоги с SKILL.md) на соответствие 32 параметрам производственного уровня (frontmatter/slug/версия/синтаксис скрипта/сканирование ключей конфиденциальной информации/внедрение подсказок/объем и т. д. статические проверки). После успешной проверки одним нажатием публикует их, используя GitHub как единый источник достоверных данных, и автоматически синхронизирует с ClawHub, официальным реестром MCP, Tencent SkillHub и зеркальными платформами, такими как Gitee/GitLab. Используется, когда пользователь просит «опубликовать/распространить/загрузить/синхронизировать навыки», «проверить/протестировать качество навыков/предварительную проверку перед публикацией/приемку производственного уровня», «отправить навыки на GitHub и другие платформы», «создать процесс распространения навыков» или когда требуется версионированное распространение локального каталога навыков. При непрохождении проверки (P0/P1) публикация блокируется по умолчанию; публикация происходит только при явном запуске (локальная команда в один клик), без каких-либо автоматических механизмов публикации/синхронизации, ключи хранятся локально.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将 AI 技能包（含 SKILL.md 的目录）先做 32 维生产级预检（frontmatter/slug/版本/脚本语法/敏感信息密钥扫描…»

将 AI 技能包（含 SKILL.md 的目录）先做 32 维生产级预检（frontmatter/slug/版本/脚本语法/敏感信息密钥扫描/提示注入/体积等静态门禁），通过后再以 GitHub 为单一事实源一键发布，并自动同步到 ClawHub、官方 MCP Registry、腾讯 SkillHub 及 Gitee/GitLab 等镜像平台。当用户要求"发布/分发/上架/同步技能"、"检测/测试技能质量/发布前检查/生产级验收"、"把技能推到 GitHub 和其他平台"、"建立技能分发流程"或需要给本地技能目录做版本化分发时使用。检测不过（P0/P1）默认阻断发布；仅显式触发时发布（本地一键命令），无任何自动发布/自动同步机制，密钥本地存储。

ClawHub Agent Skills автор: won v1.1.3 MIT-0 6 файлов · 3 скрипта тело ≈ 0 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Проверяет пакеты AI-навыков (каталоги с SKILL.md) на соответствие 32 параметрам производственного уровня (frontmatter/slug/версия/синтаксис…

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

СправочникGitHubGitLabИИ и агентытип 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
D
61/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
2
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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.
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

  • ошибка body-empty SKILL.md: пустое тело инструкций
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 0 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)
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 2.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a legitimate skill-publishing helper, but it gives local configuration and tokens enough power to run high-impact publish actions without sufficient safeguards.
LLM: suspicious (high) · 18 сент. 2026 г.