SKILLEMALL.ai

AD github-mcp

Используйте сервер GitHub MCP (github-mcp-server) для просмотра репозиториев, управления задачами и PR, анализа кода, поиска файлов, мониторинга рабочих процессов CI/CD и автоматизации операций GitHub. Активируется, когда пользователь просит найти код, управлять задачами/PR GitHub, просмотреть коммиты, проанализировать структуру репозитория, проверить статус CI/CD, форкнуть репозитории, создать ветки или выполнить любые операции, связанные с GitHub, требующие доступа к API. Работает с локальным бинарным файлом github-mcp-server на основе stdio или удаленной конечной точкой HTTP (https://api.githubcopilot.com/mcp/).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use the GitHub MCP server (github-mcp-server) to browse repositories,…»

Use the GitHub MCP server (github-mcp-server) to browse repositories, manage issues and PRs, analyze code, search files, monitor CI/CD workflows, and automate GitHub operations. Triggers when user asks to search code, manage GitHub issues/PRs, view commits, analyze repository structure, check CI/CD status, fork repos, create branches, or any GitHub-related operations that require API access. Works with local stdio-based github-mcp-server binary or remote HTTP endpoint (https://api.githubcopilot.com/mcp/).

ClawHub Agent Skills автор: zwj-opener v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 187 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте сервер GitHub MCP (github-mcp-server) для просмотра репозиториев, управления задачами и PR, анализа кода, поиска файлов, мониторинга рабочих…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 3. 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 40/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (github-mcp) не совпадает с папкой (zwj-github-mcp)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 187 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 510 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This GitHub integration is purpose-aligned but needs review because it can use a GitHub token for real repository changes and recommends a remote authenticated endpoint without enough safety guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.