SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC ccsn-find-simplifications

Используйте при работе в репозитории cc-safety-net для поиска неочевидных кандидатов на упрощение: мертвые, дублирующиеся, спекулятивные, избыточные или нарушающие контракт поверхности в парсере оболочки, анализаторе, защитных механизмах, защите секретов, политике, менеджере правил, журнале аудита, хостах, CLI или GUI. Предоставляет предложения, подкрепленные доказательствами, для сопровождающего, а не кучу догадок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when working in the cc-safety-net repo to find non-obvious simplif…»

Use when working in the cc-safety-net repo to find non-obvious simplification candidates: dead, duplicated, speculative, over-built, or contract-exceeding surfaces in the shell parser, analyzer, guards, secret protection, policy, rules manager, audit log, hosts, CLI, or GUI. Produces evidence-backed proposals for the maintainer, not a pile of guesses.

kenryu42/cc-safety-net Claude Code автор: kenryu42 2 файла тело ≈ 2 892 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте при работе в репозитории cc-safety-net для поиска неочевидных кандидатов на упрощение: мертвые, дублирующиеся, спекулятивные, избыточные или…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаБезопасностьтип 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%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2892 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 353 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.