SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC create-hook

Создайте хук (.json) для применения политики или автоматизации событий жизненного цикла агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a hook (.json) to enforce policy or automate agent lifecycle ev…»

Create a hook (.json) to enforce policy or automate agent lifecycle events.

Разбор skillemall

Скилл обещает создавать хуки в формате JSON для управления жизненным циклом агента и принудительного применения политик. В архиве один файл на 424 токена, скриптов нет. Оценки: качество 65, процесс 59 — средненько. Критических ошибок не найдено, линтер не ругается.

На практике скилл работает, но без особых амбиций. Проверки не выявили серьёзных проблем, зато и не показали, что он решает задачу лучше, чем ручное написание JSON. Совместимость широкая — работает с Claude, Cursor, DeepSeek и ещё восемью платформами. Ставить можно, если вам нужна автоматизация типовых хуков и вы готовы к тому, что результат будет базовым.

microsoft/vscode Claude Code автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 424 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создайте хук (.json) для применения политики или автоматизации событий жизненного цикла агента.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 424 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)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.