AC skill-audit
Проверяет навыки Claude из репозиториев GitHub на эффективность, использование токенов, безопасность и соответствие лучшим практикам, а затем автоматически генерирует двуязычные публикации в социальных сетях о результатах. Используйте, когда пользователь хочет проверить навык, просмотреть навык из GitHub, проанализировать SKILL.md, оценить качество навыка или проверить навык на безопасность и проблемы с разрешениями.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audits Claude skills from GitHub repositories for effectiveness, token…»
Audits Claude skills from GitHub repositories for effectiveness, token usage, safety, and best-practice compliance, then automatically generates bilingual social media posts about the findings. Use when the user wants to audit a skill, review a skill from GitHub, analyze a SKILL.md, evaluate skill quality, or check a skill for safety and permission issues.
Проверяет навыки Claude из репозиториев GitHub на эффективность, использование токенов, безопасность и соответствие лучшим практикам, а затем автоматически…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 7. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-audit) не совпадает с папкой (fenz-skill-auditor)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1153 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.