SKILLEMALL.ai

AC convert-code-snippets

Используйте, когда (1) пользователь предоставляет фрагмент кода и просит преобразовать его из одного языка программирования в другой (например, Python в JavaScript, Java в Kotlin). (2) пользователь просит преобразовать код между представлениями (например, схема JSON в типы TypeScript, таблица Markdown в CSV). (3) пользователь предоставляет код в одном стиле/соглашении и хочет преобразовать его в другой (например, CommonJS в ESM, колбэк в async/await).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when (1) user provides a code snippet and asks to convert it from…»

Use when (1) user provides a code snippet and asks to convert it from one programming language to another (e.g., Python to JavaScript, Java to Kotlin). (2) user asks to transform code between representations (e.g., JSON schema to TypeScript types, Markdown table to CSV). (3) user provides code in one style/convention and wants it converted to another (e.g., CommonJS to ESM, callback to async/await).

ClawHub Agent Skills автор: 王继鹏 v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 795 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда (1) пользователь предоставляет фрагмент кода и просит преобразовать его из одного языка программирования в другой (например, Python в…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип 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
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 59, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2795 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This code-conversion skill is plausible, but it asks for an unspecified API key and documents a write mode without explaining what data may be changed or sent elsewhere.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.