SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB environment-doc-author

Проверяйте реальные факты локальной среды перед тем, как агент будет использовать команды, среды выполнения, компиляторы, службы или скрипты запуска, специфичные для машины, затем создавайте или обновляйте базовый JSON среды и связанные с ним документы политики среды, AGENTS или навыков на основе этих проверенных фактов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify real local environment facts before an agent uses machine-speci…»

Verify real local environment facts before an agent uses machine-specific commands, runtimes, compilers, services, or startup scripts, then create or refresh environment baseline JSON and related environment policy, AGENTS, or skill documents from those verified facts.

ClawHub Agent Skills автор: zshTolors v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 253 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Проверяйте реальные факты локальной среды перед тем, как агент будет использовать команды, среды выполнения, компиляторы, службы или скрипты запуска…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность

АнализаторИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 8. 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 70/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (environment-doc-author) не совпадает с папкой (environment-security)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2253 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a real environment-documentation tool, but its custom probe files can run arbitrary local commands and its outputs can persist sensitive machine details.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.