SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gitlab-skills

Управляйте проектами GitLab из командной строки — просматривайте/инспектируйте проекты, просматривайте и создавайте задачи, просматривайте/создавайте/сливайте запросы на слияние, а также просматривайте или запускайте конвейеры CI/CD. Используйте это всякий раз, когда пользователь хочет работать с репозиторием GitLab, создать задачу, открыть или слить MR, или запустить/проверить конвейер на GitLab.com или на самостоятельно размещенном GitLab.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage GitLab projects from the command line — list/inspect projects,…»

Manage GitLab projects from the command line — list/inspect projects, list and create issues, list/create/merge merge requests, and list or trigger CI/CD pipelines. Use this whenever the user wants to work with a GitLab repo, file an issue, open or merge an MR, or kick off / check a pipeline on GitLab.com or a self-hosted GitLab.

ClawHub Agent Skills автор: weiguang1017 v0.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 574 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управляйте проектами GitLab из командной строки — просматривайте/инспектируйте проекты, просматривайте и создавайте задачи, просматривайте/создавайте/сливайте…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураGitLabИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 8. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gitlab-skills) не совпадает с папкой (gitlab-devops-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 574 токенов

    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 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 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 GitLab skill is coherent and disclosed, but it can perform high-impact GitLab write actions with broad implicit activation and limited confirmation guidance.
    LLM: suspicious (high) · 5 авг. 2026 г.