SKILLEMALL.ai

BC code-review

Используйте при запросе на проверку PR, MR, ветки или diff, аудит измененных файлов или проверку качества кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when asked to review a PR, MR, branch, or diff, audit changed file…»

Use when asked to review a PR, MR, branch, or diff, audit changed files, or check code quality.

evanca/flutter-ai-rules Agent Skills автор: evanca 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 321 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте при запросе на проверку PR, MR, ветки или diff, аудит измененных файлов или проверку качества кода.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubGitLabРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/github-posting.md:109
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/gitlab-posting.md:91
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/gitlab-posting.md:113
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s -X POST -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
      security-скилл

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 4. 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2321 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)
    • +3Длина description 95: рекомендуется 120–800 символов
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.