SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF agent-harness-engineering

Инициализация или обновление репозитория программного обеспечения для разработки на основе агентов. Используйте, когда пользователь хочет улучшить общепроектную дисциплину разработки, связанную с `AGENTS.md`, документацией с постепенным раскрытием информации, читаемой агентами архитектурой/контекстом, механическими проверками качества, структурой, обеспечиваемой CI, или необязательными циклами сборки мусора/обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bootstrap or upgrade a software repository for agent-first engineering…»

Bootstrap or upgrade a software repository for agent-first engineering. Use when a user wants to improve project-wide development discipline around `AGENTS.md`, progressive-disclosure docs, agent-readable architecture/context, mechanical quality checks, CI-enforced structure, or optional garbage-collection/maintenance loops.

ClawHub Agent Skills автор: yeyitech v0.1.0 8 файлов тело ≈ 1 376 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инициализация или обновление репозитория программного обеспечения для разработки на основе агентов.

Как процесс F 50/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/agent_repo_check.py, scripts/agent_gc_report.py

ПроцедураИИ и агентытип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
50/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/agent_repo_check.py, scripts/agent_gc_report.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/agent_repo_check.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/agent_gc_report.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/agent_repo_check.py, scripts/agent_gc_report.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/agent_repo_check.py, scripts/agent_gc_report.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1376 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed repository-scaffolding skill that makes persistent project documentation and check-script changes, with no evidence of credential access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.