SKILLEMALL.ai

BD codeup

Набор инструментов для управления репозиториями кода Alibaba Cloud Codeup. Сценарии использования включают: (1) операции с репозиториями кода - управление ветками, операции с файлами, сравнение кода, управление запросами на слияние/MR (2) управление организацией - управление отделами, запрос сотрудников, управление ролями (3) операции с репозиториями Codeup, ветками, MR, запросами на слияние (4) запрос сотрудников организации Cloud Effect, списка отделов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里云云效 Codeup 代码仓库管理工具集。使用场景包括:(1) 代码仓库操作 - 分支管理、文件操作、代码对比、合并请求/MR管理 (2…»

阿里云云效 Codeup 代码仓库管理工具集。使用场景包括:(1) 代码仓库操作 - 分支管理、文件操作、代码对比、合并请求/MR管理 (2) 组织管理 - 部门管理、成员查询、角色管理 (3) 操作 codeup 仓库、分支、MR、合并请求 (4) 查询云效组织成员、部门列表

ClawHub Agent Skills автор: Yu-Xiao-Sheng v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 649 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор инструментов для управления репозиториями кода Alibaba Cloud Codeup.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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: 8. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2649 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
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Codeup skill appears purpose-built for repository management, but it gives an agent live authority to delete branches/files, approve or merge code, and remove source branches without clear safety gates.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.