SKILLEMALL.ai

AC coderules

Интеллектуальный помощник по стандартам кода. Автоматически определяет технологический стек проекта (TypeScript/Python/Go/Rust/Java), загружает соответствующие стандарты языка и фреймворка (React/Vue/Next.js/Nuxt/Django/Spring Boot), генерирует код, строго соответствующий стандартам, и проверяет существующий код на соответствие стандартам. Сценарии использования: (1) автоматическое применение ограничений стандартов при генерации нового кода, (2) проверка соответствия существующего кода стандартам, (3) исправление несоответствующего кода, (4) настройка стандартов кода при инициализации проекта. Триггеры: стандарты кода, code rules, генерация кода, проверка кода, проверка стандартов, coderules.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能代码规范助手。自动识别项目技术栈(TypeScript/Python/Go/Rust/Java),加载对应语言和框架(React/Vue…»

智能代码规范助手。自动识别项目技术栈(TypeScript/Python/Go/Rust/Java),加载对应语言和框架(React/Vue/Next.js/Nuxt/Django/Spring Boot)规范,生成严格符合规范的代码,并对现有代码进行规范审查。使用场景:(1) 生成新代码时自动应用规范约束,(2) 审查现有代码是否符合规范,(3) 修复不规范代码,(4) 项目初始化时配置代码规范。触发词:代码规范、code rules、生成代码、代码审查、规范检查、coderules。

ClawHub Agent Skills автор: 小许 v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 507 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный помощник по стандартам кода.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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: 10. 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 55/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 507 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a code-style assistant that locally inspects project files to apply coding standards, with no evidence of hidden networking, credential access, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.