SKILLEMALL.ai

BF dead-code-cleaner

Многоэтапное обнаружение и безопасная очистка мертвого кода на основе графа знаний codebase-memory-mcp. Используется, когда пользователь запрашивает очистку бесполезного кода, поиск и удаление мертвого кода, удаление неиспользуемых файлов, очистку кода проекта или выполнение анализа мертвого кода на основе графа знаний. Поддерживает все языки программирования (JS/TS/Vue/React/Python/Java/Go/Rust/C/C++/PHP/C# и т. д. с точным режимом проверки, другие языки используют универсальный уровень проверки). Обрабатывает как одиночные репозитории, так и monorepo.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 codebase-memory-mcp 知识图谱的多阶段死代码检测与安全清理。当用户要求清理无用代码、查找并删除死代码、消除未被引用的…»

基于 codebase-memory-mcp 知识图谱的多阶段死代码检测与安全清理。当用户要求清理无用代码、查找并删除死代码、消除未被引用的文件、进行项目代码清理、或运行基于知识图谱的死代码分析时使用。支持所有编程语言(JS/TS/Vue/React/Python/Java/Go/Rust/C/C++/PHP/C# 等有精确验证模式,其他语言使用通用层验证)。同时处理单仓库与 monorepo。

ClawHub Agent Skills автор: Nie Tao v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 589 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Многоэтапное обнаружение и безопасная очистка мертвого кода на основе графа знаний codebase-memory-mcp.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/verification-patterns.md, references/verification-patterns.md

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/verification-patterns.md, references/verification-patterns.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/output-template.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/verification-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/verification-patterns.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/verification-patterns.md, references/verification-patterns.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/output-template.md, references/verification-patterns.md, references/verification-patterns.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 108
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3589 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a repository cleanup workflow that can delete code, but the deletion behavior is purpose-aligned, documented, and surrounded by validation steps.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.