SKILLEMALL.ai

BC wenwei-code-review

После завершения разработки проводится обзор реализации кода. С учетом документации по функциональным точкам, документации по требованиям/уточнению и документации по общему дизайну оценивается полнота выполнения требований, проверяется, строго ли изменения кода соответствуют общему дизайну, выявляются незавершенные пункты, ошибки и проблемы, отклоняющиеся от дизайна. Используется, когда пользователь запрашивает обзор кода, проверку кода, проверку реализации кода, проверку полноты разработки, сверку кода с дизайном или когда после завершения разработки требуется проверка качества кода. Примечание: этот навык отличается от «обзора дизайна» — обзор дизайна проверяет обоснованность проектных решений перед разработкой, а обзор кода — правильность и полноту реализации кода после разработки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在开发完成后,对代码实现进行评审,结合功能点文档、需求/澄清文档与概要设计文档,评估需求完成度,检查代码改动是否严格按照概要设计落地,识别未…»

在开发完成后,对代码实现进行评审,结合功能点文档、需求/澄清文档与概要设计文档,评估需求完成度,检查代码改动是否严格按照概要设计落地,识别未完成项、BUG与偏离设计的问题。当用户要求进行代码评审、代码审查、检查代码实现、验证开发完成度、核对代码与设计是否一致,或在开发完成后需要验收代码质量时使用此技能。注意:此技能与「设计评审」不同——设计评审在开发前审查设计方案的合理性,代码评审在开发后审查代码实现的正确性与完整性。

ClawHub Agent Skills автор: 诺头 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 555 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

После завершения разработки проводится обзор реализации кода.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип 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
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only code review skill that asks the agent to inspect user-provided project documents and code, with no hidden execution, persistence, credentials, or external data transfer shown.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.