SKILLEMALL.ai

BD debug-master

Мастер отладки ИИ, интегрирующий 7-шаговый метод отладки + анализ первопричин + автоматизированное тестирование + распознавание шаблонов ошибок. Триггерные слова: 'ошибка', 'что-то пошло не так', 'debug', 'посмотри за меня', 'проблема с кодом', 'программа упала', 'исправить баг'. По сравнению с оригинальной версией debug-pro, добавлены AI-анализ первопричин, автоматическая генерация тестов, библиотека шаблонов ошибок, межъязыковая отладка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI调试大师,集成7步调试法+根因分析+自动化测试+错误模式识别。触发词:'报错'、'出错了'、'debug'、'帮我看看'、'代码有问题'…»

AI调试大师,集成7步调试法+根因分析+自动化测试+错误模式识别。触发词:'报错'、'出错了'、'debug'、'帮我看看'、'代码有问题'、'程序崩溃'、'修复bug'。相比原版debug-pro,新增AI根因分析、自动测试生成、错误模式库、跨语言调试。

ClawHub Agent Skills автор: windy-001-crypto v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 967 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мастер отладки ИИ, интегрирующий 7-шаговый метод отладки + анализ первопричин + автоматизированное тестирование + распознавание шаблонов ошибок.

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

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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 (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 967 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 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only debugging skill with no hidden execution, persistence, credential access, or install-time behavior shown.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.