SKILLEMALL.ai

AC bug-hunter

Помощник по анализу, воспроизведению и отчетности об ошибках. Анализируйте журналы, трассировки стека, снимки экрана для определения первопричины. Создавайте структурированные отчеты об ошибках с указанием серьезности, приоритета, шагов воспроизведения и ожидаемого и фактического поведения. Используйте, когда: (1) анализируете журналы ошибок или трассировки стека, (2) пишете отчеты об ошибках, (3) сортируете ошибки, (4) воспроизводите проблемы, (5) анализируете первопричины, (6) «分析这个bug», «写bug报告», «看看这个报错», «帮我定位问题», «崩溃分析». НЕ для: исправления кода (используйте инструменты кодирования), написания тестовых случаев (используйте test-case-gen) или управления проектами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bug analysis, reproduction, and reporting assistant. Analyze logs, sta…»

Bug analysis, reproduction, and reporting assistant. Analyze logs, stack traces, screenshots to identify root cause. Generate structured bug reports with severity, priority, reproduction steps, and expected vs actual behavior. Use when: (1) analyzing error logs or stack traces, (2) writing bug reports, (3) triaging bugs, (4) reproducing issues, (5) root cause analysis, (6) "分析这个bug", "写bug报告", "看看这个报错", "帮我定位问题", "崩溃分析". NOT for: fixing code (use coding tools), writing test cases (use test-case-gen), or project management.

ClawHub Agent Skills автор: zhanghengyi1986-afk v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 519 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по анализу, воспроизведению и отчетности об ошибках.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1519 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only bug-reporting skill, with a real but manageable risk of accidentally saving sensitive API data in debugging logs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.