SKILLEMALL.ai

AB code-review

Проверяйте изменения в коде на корректность, безопасность, поддерживаемость и адекватность тестов, вынося обоснованное решение. Используйте при проверке pull request, diff, patch или изменений, сгенерированных ИИ; при разделении большого объема проверки на обозримые части; при написании или сортировке комментариев к проверке; при назначении проверяющих или установке политики проверки; или при расследовании причин, по которым дефект прошел проверку. Охватывает оценку размера изменений и бюджета внимания, чек-листы с уровнями риска, комментарии с метками серьезности, записи о вердикте и остаточном риске, метрики проверки, устойчивые к манипуляциям, а также измеренные пределы чек-листов и ИИ-проверяющих. Не используйте для реализации запрошенного изменения, поиска первопричин сбоя теста или инцидента (используйте systematic-debugging), оценки безопасности всей системы (используйте security-audit-methodology), безопасного проектирования нового кода (используйте secure-software-engineering), обзора архитектуры между системами (используйте software-architecture) или обратного инжиниринга незнакомой кодовой базы (используйте software-architecture-analysis).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review a code change for correctness, security, maintainability, and t…»

Review a code change for correctness, security, maintainability, and test adequacy, and reach a defensible verdict. Use when reviewing a pull request, diff, patch, or AI-generated change; when scoping an oversized review into reviewable units; when writing or triaging review comments; when assigning reviewers or setting review policy; or when investigating why a defect escaped review. Covers change sizing and attention budgets, risk-tiered checklists, severity-labeled comments, verdict and residual-risk records, review metrics that resist gaming, and the measured limits of checklists and AI reviewers. Do not use for implementing the requested change, root-cause debugging of a failing test or incident (use systematic-debugging), security assessment of a whole system (use security-audit-methodology), designing new code securely (use secure-software-engineering), architecture review across systems (use software-architecture), or reverse-engineering an unfamiliar codebase (use software-architecture-analysis).

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 21 файл · 4 скрипта тело ≈ 3 609 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Проверяйте изменения в коде на корректность, безопасность, поддерживаемость и адекватность тестов, вынося обоснованное решение.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 19. 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 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3609 токенов
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • +3Длина description 1020: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.