SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB csv-documentation-generator

Используйте при создании документации по валидации компьютерных систем (CSV) для фармацевтической промышленности и производства медицинских изделий, включая планы валидации, URS, FS, документы IQ/OQ/PQ и матрицы прослеживаемости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when generating computer system validation (CSV) documentation for…»

Use when generating computer system validation (CSV) documentation for pharmaceutical and medical device industries, including validation plans, URS, FS, IQ/OQ/PQ documents, and traceability matrices.

ClawHub Agent Skills автор: zealot v1.6.4 MIT-0 59 файлов · 1 скрипт тело ≈ 6 143 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте при создании документации по валидации компьютерных систем (CSV) для фармацевтической промышленности и производства медицинских изделий, включая…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документыИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 59. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6143 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "bugs"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "createdAt"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "lastReviewedAt"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "validationStatus"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredTools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "inputSchema"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "outputSchema"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6143 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 68, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • -38 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real CSV validation-document generator, but it includes broad automation, source scanning, and persistent agent/Git changes that should be reviewed before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.