SKILLEMALL.ai

BD wenwei-code-positioning

На основе предоставленного пользователем описания потребности или проблемы и указанного входного кода, сходится по ссылкам на компоненты, вызовам методов, интерфейсам и маршрутам к подмодулям фронтенда или методам бэкенда, пока не будет локализовано ключевое местоположение кода, реализующее эту потребность, и выводится фрагмент основного кода с путем и номером строки. Используется, когда пользователь говорит "локализовать логику", "локализовать функцию", "найти реализацию", "где код", "от входа до бизнес-логики" или предоставляет "требование/проблема + входной файл" и просит сузить до ключевого кода. Отличается от "систематизировать функциональные точки": этот навык ориентирован на проблему и останавливается на ключевой реализации, не выдавая по умолчанию полную документацию по базе знаний модуля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据用户给出的需求描述或问题与指定代码入口,沿组件引用、方法调用、接口与路由关联向前端子模块或后台分层方法收敛,直至定位实现该需求的关键代码…»

根据用户给出的需求描述或问题与指定代码入口,沿组件引用、方法调用、接口与路由关联向前端子模块或后台分层方法收敛,直至定位实现该需求的关键代码位置,并输出带路径与行号的核心代码片段。当用户说定位逻辑、定位功能、找实现、代码在哪、从入口追到业务、或给出「需求/问题 + 入口文件」并要求缩小到关键代码时使用。与「梳理功能点」不同:本技能以问题驱动、早停于关键实现,不默认输出完整模块知识库文档。

ClawHub Agent Skills автор: 诺头 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе предоставленного пользователем описания потребности или проблемы и указанного входного кода, сходится по ссылкам на компоненты, вызовам методов…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 433 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill helps locate relevant code in a workspace and does not request installation scripts, credentials, persistence, or destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.