SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC heap-snapshot-analysis

Анализируйте снимки кучи V8 для исследования утечек памяти и проблем с удержанием объектов. Используйте при получении файлов .heapsnapshot, запросе сравнения снимков до/после, запросе поиска того, что удерживает объекты, или при исследовании причин выживания объектов после сборки мусора. Предоставляет парсинг снимков, сравнение, вспомогательные средства для поиска пути удержания и скрипты для блокнота.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze V8 heap snapshots to investigate memory leaks and retention is…»

Analyze V8 heap snapshots to investigate memory leaks and retention issues. Use when given .heapsnapshot files, asked to compare before/after snapshots, asked to find what retains objects, or investigating why objects survive GC. Provides snapshot parsing, comparison, retainer-path helpers, and scratchpad scripts.

Разбор skillemall

Скилл парсит V8 heap snapshots и ищет утечки памяти. Обещает сравнение снимков, поиск retainer paths и скрипты для анализа. В папке семь файлов: три TypeScript-хелпера (сравнение, поиск удерживающих объектов, парсинг) и один Node.js скрипт для потоковой обработки. Песочница подтверждает — скрипты не лезут за границы своих папок, критических проблем нет.

Качество кода 84 балла, но процесс-скор 54 намекает на то, что логика может быть хрупкой. На моделях скилл не гонялся. Для работы с реальными heap snapshots (сотни мегабайт) нужно проверить, как хелпер справляется с потоковой обработкой. Если вы регулярно роетесь в памяти Node.js приложений — ставьте, инструмент специализированный. Если это разовая задача — проще через Chrome DevTools.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 7 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 855 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте снимки кучи V8 для исследования утечек памяти и проблем с удержанием объектов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubVS CodeРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 6. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2855 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 4 скрипта; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    helpers/compareSnapshots.tsничего за пределами своей папки
    helpers/findRetainers.tsничего за пределами своей папки
    helpers/parseSnapshot.tsничего за пределами своей папки
    helpers/streamSnapshot.mjsничего за пределами своей папки

    3 окт. 2026 г.