SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC context-audit

Аудит гигиены токенов всегда загруженного стека контекста — CLAUDE.md, AGENTS.md, автопамять MEMORY.md и файлы идентификации, отрисованные при загрузке (SOUL.md, USER.md, ACCESS_POLICY.md, HEARTBEAT.md) или их эквиваленты в harness. Находит избыточность, противоречия, устаревший контент, кандидатов на сжатие и кандидатов на извлечение навыков; создает ранжированный список действий, отсортированный по экономии токенов с классом риска для каждой находки. ТОЛЬКО ОТЧЕТ: этот навык никогда не редактирует ни один проверенный файл. Рекомендации для файлов, отрисованных при загрузке, нацелены на банк ответов на собеседованиях / шаблоны, а не на отрисованный вывод. Суждения маршрутизируются через `gbrain eval cross-modal` (по умолчанию одна дешевая модель; полный набор моделей — явное согласие).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Token-hygiene audit of the always-loaded context stack — CLAUDE.md, AG…»

Token-hygiene audit of the always-loaded context stack — CLAUDE.md, AGENTS.md, auto-memory MEMORY.md, and the bootstrap-rendered identity files (SOUL.md, USER.md, ACCESS_POLICY.md, HEARTBEAT.md) or their harness equivalents. Finds redundancy, contradictions, stale content, compression candidates, and skill-extraction candidates; produces a ranked action list sorted by token savings with a risk class per finding. REPORT-ONLY: this skill never edits any audited file. Recommendations for bootstrap-rendered files target the interview answer bank / templates, never the rendered output. Judging routes through `gbrain eval cross-modal` (single cheap model by default; full multi-model panel is explicit opt-in).

garrytan/gbrain Agent Skills автор: garrytan MIT 1 файл тело ≈ 2 898 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Аудит гигиены токенов всегда загруженного стека контекста — CLAUDE.md, AGENTS.md, автопамять MEMORY.md и файлы идентификации, отрисованные при загрузке…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../soul-audit/SKILL.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../soul-audit/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: context-audit (garrytan/gbrain)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/brain-first.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/quality.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../soul-audit/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/agent-operator-protocol.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mutating"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "writes_pages"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "upstream"

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../soul-audit/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../soul-audit/SKILL.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2898 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 712 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.