SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB config-audit

Выполняет полный аудит конфигурации Claude Code пользователя через API Agent Monitor Config Explorer: количество элементов по каждой поверхности (пользовательская против проектной), дублирующиеся или пересекающиеся навыки и под-агенты, хуки, выполняющие команды оболочки, и какие поверхности доступны только для чтения по сравнению с изменяемыми. Читает /api/cc-config/overview, /skills, /agents, /commands, /hooks и /settings. Используется при проверке вашей настройки Claude Code на предмет разрастания, дублирования или рисков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a full audit of the user's Claude Code configuration via the Agent…»

Run a full audit of the user's Claude Code configuration via the Agent Monitor Config Explorer API: counts per surface (user vs project), duplicate or overlapping skills and subagents, hooks that run shell commands, and which surfaces are read-only vs mutable. Reads /api/cc-config/overview, /skills, /agents, /commands, /hooks, and /settings. Use when reviewing your Claude Code setup for sprawl, duplication, or risk.

hoangsonww/Claude-Code-Agent-Monitor Agent Skills автор: hoangsonww 2 файла тело ≈ 876 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Выполняет полный аудит конфигурации Claude Code пользователя через API Agent Monitor Config Explorer: количество элементов по каждой поверхности…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 2. 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 67/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 876 токенов
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.