SKILLEMALL.ai

AC public-repo-git-gate

Применяйте правила для публичных репозиториев при коммитах, пушах и пул-реквестах Git. Проверяйте измененные и неотслеживаемые файлы, секреты и личные данные, внутренние материалы, ветки и удаленные репозитории, базу/голову PR, CI и предварительные условия слияния. Используйте, когда пользователь просит закоммитить, запушить, открыть PR, просмотреть содержимое публичного репозитория или запустить полную проверку публичного репозитория.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run the public-repository gates for Git commits, pushes, and pull requ…»

Run the public-repository gates for Git commits, pushes, and pull requests. Check staged and untracked scope, secrets and personal data, internal material, branches and remotes, PR base/head, CI, and merge prerequisites. Use when the user asks to commit, push, open a PR, review public repository content, or run the complete public-repository gate.

ClawHub Agent Skills автор: Ward Lu v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 635 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяйте измененные и неотслеживаемые файлы, секреты и личные данные, внутренние материалы, ветки и удаленные репозитории, базу/голову PR, CI и…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
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: 4. 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 62/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 42, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1635 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent public-repository safety checker, but its script can miss committed sensitive content and can print credential-bearing Git remotes into logs.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.