SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC GSD Claw

Спецификационная разработка со встроенной верификацией для крупных проектов. Используйте, когда пользователь хочет спланировать проект, определить объем функции, построить что-то структурированное или говорит «режим GSD», «давайте спланируем», «определить объем», «спецификационная разработка». Рабочий процесс: Обсуждение → Планирование → Выполнение → Верификация. Основано на системе GSD от glittercowboy (лицензия MIT). НЕ для быстрых вопросов или простых задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Spec-driven development with built-in verification for substantial pro…»

Spec-driven development with built-in verification for substantial projects. Use when user wants to plan a project, scope a feature, build something with structure, or says "GSD mode", "let's plan", "scope out", "spec-driven". Workflow is Discuss → Plan → Execute → Verify. Based on glittercowboy's GSD system (MIT license). NOT for quick questions or simple tasks.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 8 файлов тело ≈ 2 320 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Спецификационная разработка со встроенной верификацией для крупных проектов.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (GSD Claw) не совпадает с папкой (gsd-claw)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 68
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2320 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.