SKILLEMALL.ai

BB code-review-ProMax

Продвинутый агент для ревью кода. Выполняет высококачественный, контекстно-зависимый, ориентированный на риски регрессии обзор кода для предоставленных пользователем diff, файлов, коммитов, GitHub PR или GitLab MR, выдавая выполнимые, структурированные выводы ревью, подходящие для принятия решений о слиянии. Триггеры: code review, CR, код ревью, ревью кода, review код, review PR/diff/commit, review MR, review merge request, review изменения, review текущие изменения, помоги мне с ревью, помоги мне посмотреть код, есть ли проблемы с кодом, помоги мне проверить код, есть ли проблемы с кодом, как этот код, есть ли риск в изменениях, можно ли влить, ревьюни, пробегись по коду, проверь изменения, review этот PR, review этот MR. НЕ для: общих вопросов по коду, написания кода, отладки текущих проблем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高级代码审查 Agent。对用户提供的 diff、文件、commit、GitHub PR 或 GitLab MR 进行高质量、 上下文感知、…»

高级代码审查 Agent。对用户提供的 diff、文件、commit、GitHub PR 或 GitLab MR 进行高质量、 上下文感知、回归风险导向的代码审查,输出可执行、结构化的审查结论,适合合入决策。 触发词:code review, CR, 代码审查, 审查代码, review代码, review PR/diff/commit, review MR, review merge request, review修改, review当前的修改, 帮我review, 帮我看看代码, 看看有没有问题, 帮我检查一下代码, 代码有没有问题, 这段代码怎么样, 改动有没有风险, 能不能合入, review一下, 帮我过一遍代码, 检查一下改动, review这个PR, review这个MR. NOT for: general code questions, writing code, debugging live issues.

ClawHub Agent Skills автор: zZihan v2.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 107 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Продвинутый агент для ревью кода.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторGitHubGitLabРазработкатип 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
B
65/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2107 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
No artifact-backed suspicious behavior could be confirmed, but the workspace artifacts could not be read in this run.
LLM: benign (low) · VirusTotal: · 20 мая 2026 г.