SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CA sync-gbrain

Поддерживайте gbrain в актуальном состоянии с помощью кода этого репозитория и обновляйте руководство по поиску агента в CLAUDE.md. (gstack)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Keep gbrain current with this repo's code and refresh agent search gui…»

Keep gbrain current with this repo's code and refresh agent search guidance in CLAUDE.md. (gstack)

Разбор skillemall

Скилл синхронизирует локальный код с gbrain и обновляет подсказки агента в CLAUDE.md. Обещает держать знания ИИ актуальными без ручного копипаста. На проверке оценка C: качество кода 55 баллов, процесс 85, безопасность 95. Одна находка среднего уровня указывает на недостаток в реализации. Файл один, скриптов нет, текста мало для полноты картины.

Что получится: автоматизация рутины обновления, но с оговорками. Широкая поддержка платформ (Claude, Cursor, Gemini, DeepSeek и прочие) говорит о универсальности, однако низкий quality_score намекает на то, что логика может быть хрупкой. Ставить можно, если вас устраивает полусырой инструмент и вы готовы следить за синхронизацией вручную.

garrytan/gstack Agent Skills автор: garrytan MIT 1 файл тело ≈ 14 648 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Поддерживайте gbrain в актуальном состоянии с помощью кода этого репозитория и обновляйте руководство по поиску агента в CLAUDE.md. (gstack)

Как процесс A 85/100 · Дойдёт до конца — слабые места: стоимость исполнения

ПроцедураИИ 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
85/100
Дойдёт до конца
Стоимость исполнения вес 6
40
Когда включается вес 12
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write Edit Glob Grep AskUserQuestion

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 body-long тело SKILL.md ≈ 14648 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "preamble-tier"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 85/100

  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 14648 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 85
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 14, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 31. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (18 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 98: рекомендуется 120–800 символов
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.